基于稀疏子空間聚類的圖像超像素分割研究.pdf

1、圖像分割是一種關鍵的圖像分析技術，它解決的是圖像目標提取的問題，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)了許多新的結合形式，以滿足不斷增多的分割要求。
　　本文結合超像素、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行了研究，包括超像素特征的提取，圖的構造和圖的分割。首先，對稀疏子空間聚類的理論基礎及模型進行了介紹；然后，對簡單線性迭代聚類

2、（SLIC）算法進行了研究，針對該方法超像素個數(shù)及緊湊因子需要人工設定的問題，提出了一種參數(shù)自適應的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的方式實現(xiàn)了參數(shù)自適應。實驗表明，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，構造了圖的相似度矩陣，實現(xiàn)了圖像到圖的映射，使用歸一化割完成了圖的分割。實驗表明，結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