原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出了一种新的应用于大规模复杂图像分割的谱聚类方法,该方法通过均匀采样获取图像的较小模式,通过快速卡通-纹理分解模型分解图像,分别获取图像的光谱和纹理特征,然后通过Nystr(o)m谱聚类算法确定采样图像的划分,最后利用其结果,依据一种综合了K近邻以及随机选择思想的估计规则确定原图像的最终划分.大规模合成纹理图像及自然图像的分割实验验证了该方法的可行性及有效性.
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文献信息
篇名 一种新的大规模复杂图像分割的谱聚类方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 谱聚类 大规模图像 卡通-纹理分解 采样 估计
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 1994-1997
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.05.114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪西莉 陕西师范大学计算机科学学院 83 804 16.0 23.0
2 李俊英 陕西师范大学计算机科学学院 1 16 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
谱聚类
大规模图像
卡通-纹理分解
采样
估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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