基于误差采样的Nystr(o)m谱聚类图像分割算法研究

• 作者: 刘仲民 李博皓 李战明 胡文瑾
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: Nystr(o)m 谱聚类 图像分割 K均值
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2017.04.05

摘要

谱聚类算法在聚类过程中要计算样本相似度矩阵,构造数据量大,并且要对拉普拉斯矩阵进行特征分解,计算比较耗时.Nystr(o)m扩展方法通过部分采样数据来逼近原始特征空间,可以有效降低谱聚类算法的计算复杂度.采样点的选择是决定Nystr(o)m扩展方法精度的重要因素,通过对Nystr(o)m扩展方法的误差进行分析,结合图像特征信息,设计了一种新的采样方案.利用均匀采样方法对图像进行初步采样,并通过迭代的方法最小化采样点与像素点之间的误差,得到最终采样点特征值.通过在Berkeley图库上的图像分割实验表明了算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李战明	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	162	1481	18.0	29.0
2	刘仲民	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	18	135	7.0	11.0
3	胡文瑾	西北民族大学数学与计算机学院	21	126	7.0	11.0
4	李博皓	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	3	18	2.0	3.0