【摘 要】
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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
【基金项目】
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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
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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。
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