模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2013年
4期
328-336
,共9页
均值漂移%邻域相似度%图像分割%多尺度分析%图切分
均值漂移%鄰域相似度%圖像分割%多呎度分析%圖切分
균치표이%린역상사도%도상분할%다척도분석%도절분
Mean Shift%Neighborhood-Based Similarity%Image Segmentation%Multilevel Analysis%Graph Partition
提出一种基于多尺度分析和均值漂移的谱聚类算法.该算法以Kway-Ncut算法为基础,通过缩小待分割图片的分辨率来实现快速和对大分辨率图片的分割.首先,利用均值漂移算法对图片进行预分割,随后缩减图像和预分割结果的分辨率.再利用预分割提供的先验信息和像素的空间一致性构建相似度模型,计算缩小后的图片像素相似度,使用Kway-Ncut进行分割.最后,将分割结果扩展为原始分辨率,用原始分辨率的预分类信息对图像边界及细节部分加以恢复,获得最终的分割结果.通过使用多幅彩色图像进行分割实验,结果表明文中算法在准确性和高效性方面都有良好表现.
提齣一種基于多呎度分析和均值漂移的譜聚類算法.該算法以Kway-Ncut算法為基礎,通過縮小待分割圖片的分辨率來實現快速和對大分辨率圖片的分割.首先,利用均值漂移算法對圖片進行預分割,隨後縮減圖像和預分割結果的分辨率.再利用預分割提供的先驗信息和像素的空間一緻性構建相似度模型,計算縮小後的圖片像素相似度,使用Kway-Ncut進行分割.最後,將分割結果擴展為原始分辨率,用原始分辨率的預分類信息對圖像邊界及細節部分加以恢複,穫得最終的分割結果.通過使用多幅綵色圖像進行分割實驗,結果錶明文中算法在準確性和高效性方麵都有良好錶現.
제출일충기우다척도분석화균치표이적보취류산법.해산법이Kway-Ncut산법위기출,통과축소대분할도편적분변솔래실현쾌속화대대분변솔도편적분할.수선,이용균치표이산법대도편진행예분할,수후축감도상화예분할결과적분변솔.재이용예분할제공적선험신식화상소적공간일치성구건상사도모형,계산축소후적도편상소상사도,사용Kway-Ncut진행분할.최후,장분할결과확전위원시분변솔,용원시분변솔적예분류신식대도상변계급세절부분가이회복,획득최종적분할결과.통과사용다폭채색도상진행분할실험,결과표명문중산법재준학성화고효성방면도유량호표현.
