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改进的谱聚类图像分割方法研究  
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【英文题名】 Image Segmentation of Improved Spectral Clustering
【作者】 杨学鑫;
【导师】 刘芳;
【学位授予单位】 西安电子科技大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西安电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2011-07-20
【关键词】 SAR图像分割; 谱聚类; 双树复小波变换; 标记分水岭;
【英文关键词】 SAR Image Segmentation; Spectral Clustering; Dual-Tree Complex Wavelet Transform; Marker-based Watershed;
【中文摘要】 谱聚类作为一类新兴的、有效的聚类方法得到广泛的关注,并已成功的应用于图像分割。本文研究并改进了马秀丽提出的基于独立初始化多参数核谱聚类图像分割算法,并成功的应用到纹理图像和SAR图像分割中。本文主要工作如下: 1.谱聚类算法是利用图像的相似性矩阵进行图像分割,如何构造一个对图像信息表达更充分的相似性矩阵,对算法性能有很大影响。原方法以小波变换系数均值构造相似性矩阵,本文则利用双树复小波变换系数,求得能量均值构造相似性矩阵。双树复小波不仅保持了传统小波良好的时频局部化的分析能力,而且还具有良好的方向分析能力,它能反映出图像在不同分辨率上沿多个方向的变化,能更好地描述图像的几何结构。 原方法利用与初始化无关的K调和均值聚类(KHM),为的是在聚类的时候取得较好且稳定的性能,然而KHM仅在对低维数样本聚类时较KM算法要好。本文所用的复小波特征比小波特征维数要高,故KHM不适合;为了缓解谱聚类对初始化敏感的问题,本文采用了基于优化策略的K均值算法,实现了基于复小波特征与谱聚类的图像分割方法。通过在Brodatz图库的大量仿真实验表明:本文的方法无论在细纹理、粗纹理、非均匀纹理和混合纹理上,其视觉效果和...
【英文摘要】 Spectral clustering as a class of new and effective clustering method has been widely concerned and successfully applied in image segmentation. The image segmentation algorithm, based on initialization-independent multi-parameter kernel spectral clustering which was raised by Ma Xiuli, has been researched, improved and successfully applied in texture image and SAR image segmentation in this dissertation. The main achievement of this dissertation can be summarized as follows: 1. Spectral clustering uses ...
【更新日期】 2011-08-05

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导师:刘芳    导师单位:西安电子科技大学    学位授予单位:西安电子科技大学
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