摘要：为了消除传统的谱聚类图像分割算法存在的缺陷,提出一种改进的谱聚类图像分割算法。该算法提出余弦相似性加权矩阵,充分利用图像的纹理信息和空间临近信息构造相似性矩阵。在谱映射过程中,利用Nyst0m逼近策略估计相似性矩阵及其主特征向量。最后利用优化的K-means算法与优化的粒子群算法相结合的算法对得到的低维向量子空间进行聚类,避免直接采用K-means算法对初始值敏感,易陷入局部最优的缺点。实验证明该算法在运行时间和分割精度方面较传统谱聚类算法均有明显的提高。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社