-
题名一种改进近邻传播聚类的图像分割算法
被引量：18
- 1
-
-
作者
孙劲光
赵欣
-
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
辽宁工程技术大学研究生学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第6期178-182,199,共6页
-
基金
国家科技支撑计划(No.2013BAH12F02)
辽宁省产业技术与开发专项基金(No.2069999)
-
文摘
针对近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题,提出一种改进的近邻传播聚类算法并应用于图像分割。首先,在度量数据点之间的相似性时,考虑到密度差异对数据点成为类代表点可能性的影响,利用密度聚类的思想设置偏向参数,同时引入数据点的空间邻近位置信息,充分利用图像信息,提高相似度矩阵构造的合理性,增强聚类的内聚性,并提高分割精度;其次,为降低计算相似度矩阵的复杂度,减小计算机内存开销,引入Nystr?m逼近策略求解相似度矩阵,提升了算法的效率。实验表明,改进后的算法与传统的近邻传播聚类算法相比获得了更好的图像分割效果。
-
关键词
图像分割
近邻传播聚类
偏向参数
空间邻近位置信息
相似度矩阵
Nystr.m逼近策略
-
Keywords
image segmentation
affinity propagation clustering
preference
spatial adjacency information
similarity matrix
Nystr鰉 approximation
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
