基于稀疏子空間聚類的圖像超像素分割研究.pdf

1、圖像分割是一種關(guān)鍵的圖像分析技術(shù)，它解決的是圖像目標(biāo)提取的問題，通過形成抽象緊湊的圖像信息，使人們能夠更高效地對圖像進(jìn)行識別和篩選。隨著各種新理論的提出，圖像分割的研究方法出現(xiàn)了許多新的結(jié)合形式，以滿足不斷增多的分割要求。
　　本文結(jié)合超像素、稀疏子空間聚類的思想，對基于稀疏子空間聚類的圖像超像素分割方法進(jìn)行了研究，包括超像素特征的提取，圖的構(gòu)造和圖的分割。首先，對稀疏子空間聚類的理論基礎(chǔ)及模型進(jìn)行了介紹；然后，對簡單線性迭代聚類

2、（SLIC）算法進(jìn)行了研究，針對該方法超像素個(gè)數(shù)及緊湊因子需要人工設(shè)定的問題，提出了一種參數(shù)自適應(yīng)的SLIC方法，利用HSV空間非等間隔量化和顏色鄰域方差相似性加權(quán)的方式實(shí)現(xiàn)了參數(shù)自適應(yīng)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以產(chǎn)生符合視覺感知的超像素，具有抗欠分割和過分割的作用。最后，通過稀疏子空間聚類和低秩子空間聚類，構(gòu)造了圖的相似度矩陣，實(shí)現(xiàn)了圖像到圖的映射，使用歸一化割完成了圖的分割。實(shí)驗(yàn)表明，結(jié)合超像素和稀疏子空間聚類的分割方法可以將圖中的顯著目