基于加权稀疏子空间聚类多特征融合图像分割-中国学术期刊网络出版总库

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基于加权稀疏子空间聚类多特征融合图像分割

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【英文篇名】	Multi-feature fusion image segmentation based on weighted-sparse subspace clustering
【下载频次】	★★★★★
【作者】	岳温川; 王卫卫; 李小平;
【英文作者】	YUE Wen-chuan; WANG Wei-wei; LI Xiao-ping; School of Mathematics and Statistics; Xidian University;
【作者单位】	西安电子科技大学数学与统计学院;
【文献出处】	系统工程与电子技术 , Systems Engineering and Electronics, 编辑部邮箱 2016年 09期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像分割; 多特征融合; 子空间聚类; 加权稀疏;
【英文关键词】	image segmentation; multi-feature fusion; subspace clustering; weighted-sparse;
【摘要】	提出一种图像分割的多特征融合加权稀疏子空间聚类方法。采用多种属性的特征能够更可靠地描述图像中不同物体的特性,提高分割的准确性和可靠性。定义了加权稀疏度量,即在1-范数中引入权重,权重与数据的相似度成反比,有利于迫使相似的数据尽可能参与到数据的自表示中,从而改善稀疏表示过稀疏并且不稳定的局限性。实验结果和客观指标表明,所提方法能有效地分割自然图像,获得的结果更加符合人类视觉感知。
【英文摘要】	A weighted-sparse subspace clustering method with multi-feature fusion is proposed for image segmentation.Integration of multiple features can reliably describe the characteristics of various objects in natural images,thus can improve the accuracy and reliability of segmentation.The weighted-sparse measure is defined by introducing weights in the 1-norm of vectors.The weight is inversely proportional to the similarity between data,therefore the weighted 1-norm penalty on the linear representation coefficien...
【基金】	国家自然科学基金(61472303;61271294); 中央高校基本科研业务费(NSIY21)资助课题
【更新日期】	2016-09-18
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言图像分割的目的是根据图像特征的相似性与差异性将图像分为若干个具有不同视觉意义的区域,是图像分析与理解、计算机视觉领域的重点研究问题之一[1-2]。人们已提出的模型和算法有许多,如阈值分割方法[3-4]、变分偏微分方法[5-7]、基于聚类的方法[8-9]等。近几年提出的基于

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