本文作者:刘雅坤;于双元;罗四维;成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网!
【摘要】:近年来,建立在图论基础上的谱聚类算法作为一种新型的工具被应用于图像分割。其本质是将图像分割转化为最优化问题,其中的最小最大割算法(Min-maxcut)能充分满足聚类算法的准则。算法实现过程中,把最优化准则转化为特征系统进行求解。该实现方法计算复杂,随着图像尺寸的增加,所需存储空间和计算时间复杂度都会增加。在实现最小最大割算法时,用基于灰度级的权值矩阵代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,确定分割的阈值。实验表明,此方法实现的最小最大割算法实现简单、实时性高,具有自动分割等优越的分割性能。
【论文正文预览】:图像分割是数字图像处理和计算机视觉中最重要的任务之一,其目的是根据图像的区域内满足一定的灰度、纹理等特征的相似性准则,分割图像的各个特征区域并提取出感兴趣的目标[1]。很多重要应用都需要依靠图像分割,例如图像编码、基于内容的图像检索、模式识别等。正是这些重要的
【文章分类号】:TP391.41
【稿件关键词】:谱聚类图论最小最大割算法图像阈值分割
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【稿件标题】:【图割算法范文】基于最小最大割算法的阈值分割算法
【作者单位】:北京交通大学计算机与信息技术学院;
【发表期刊期数】:《
计算机科学》2014年01期
【期刊简介】:本刊以其新颖、准确、及时为特色,突出动态性、综述性、学术性。报告特点是:“前沿科学”与“基础研究”相结合;“核心技术”与“支撑技术”相结合;“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长,博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性,令人有开拓思路之......更多
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