【摘 要】
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图像分割是一种基于图像中各个像素的相似性,把图像分成多个区域,以提取出所需目标的技术。当前图像分割研究过程中,由于图像分割需处理的数据量较大,导致传统的基于聚类算法的图像分割算法难以处理大规模的图像分割问题。针对该问题,本文根据对传统谱聚类算法进行改进研究,提出一种新的基于自适应超像素的改进谱聚类图像分割方法。首先通过运用贝叶斯自适应超像素算法,作为谱聚类算法的预处理,从而达到降低算法运算的复杂度
【基金项目】
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大学生创新创业训练计划项目(No.602026502),国家自然科学基金(No.61941111),广西自然科学基金:基于稀疏表示和深度学习的方法去除图像Poisson噪声(No.2018GXNSFAA138056)。
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图像分割是一种基于图像中各个像素的相似性,把图像分成多个区域,以提取出所需目标的技术。当前图像分割研究过程中,由于图像分割需处理的数据量较大,导致传统的基于聚类算法的图像分割算法难以处理大规模的图像分割问题。针对该问题,本文根据对传统谱聚类算法进行改进研究,提出一种新的基于自适应超像素的改进谱聚类图像分割方法。首先通过运用贝叶斯自适应超像素算法,作为谱聚类算法的预处理,从而达到降低算法运算的复杂度;然后将超像素作为传统NJW算法的输入,利用NJW算法迭代运算的优点,达到提升算法准确率的目的。通过在B
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