基于超顺磁聚类的复杂红外图像分割算法

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针对复杂红外图像分割问题,将非均匀Potts模型的热力学聚集运动看作是数据聚类,提出了基于超顺磁聚类的分割新算法。算法首先要指定控制系统的哈密尔顿函数,然后通过测量磁化率随温度变化的曲线来识别系统的不同相位,最后在超顺磁相位测量相邻自旋子的相关函数来将图像分割成子类。结合SW算法和Metropolis算法给出了一种新的产生马尔科夫过程的方法,该过程能够快速收敛于Boltzmann分布,从而降低超顺磁聚类方法的计算量。在复杂红外图像上的分割实验表明,新算法在收敛速度和分割效果方面都明显优于经典的SW算法。
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