【摘 要】
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提出一种在LUV空间中基于多层次化结构Nystr(o)m方法的自适应谱聚类算法.首先引入LUV色彩空间,避免了RGB色彩空间中色彩辨别阈对分割的影响,在纹理、边缘区域取得了更好的分
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提出一种在LUV空间中基于多层次化结构Nystr(o)m方法的自适应谱聚类算法.首先引入LUV色彩空间,避免了RGB色彩空间中色彩辨别阈对分割的影响,在纹理、边缘区域取得了更好的分割效果；其次将谱聚类算法中基于多层次化结构的方法和基于Nystr(o)m采样的方法结合起来,有效减少了运算时间、解决了数据量较大时计算过程中内存溢出的问题；最后在K均值聚类中通过对特征间隙( eigengap)的分析,自适应地选择K值的大小,解决了自动确定聚类数目的问题.将提出的方法在LUV色彩空间中和RGB色彩空间中分别进行图像分割实验,结果表明在LUV色彩空间中取得效果更加理想.同时也将提出的算法与基于Nystr(o)m方法的谱聚类算法(spectral clustering-Nystr(o)m,SC-N)进行比较.实验结果表明,该算法在数据运算量、运行时间和分割结果上都优于SC-N方法.
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