毕业设计（论文）管理系统的设计与实现

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1、基于谱聚类的图像分割算法研究071006308郭晓媛指导教师：管涛摘要：谱聚类能识别出在原空间中线性不可分的聚类，并且其效果优于传统聚类算法，谱聚类要想获得好的效果必须选择一个合适的尺度参数，本文针对自调节谱聚类算法和传统的谱聚类算法的缺陷，实现了一个可以自动的选取尺度参数的自适应谱聚类算法。它用全局N近邻距离作为比例参数s，达到了比其它传统聚类更好的效果。通过在UCI数据集上的实验对比和实际应用中的实验结果，表明了基于自适应谱聚类的图像分割算法适应性强、计算代价小、精度较高，性能优于或者不差于以往的类似算法。关键词：图像分割；自适应谱聚类；聚类算法ImageSegmentat

2、ionbasedonspectralclusteringalgorithmAbstract：Spectralclusteringhasbeenusedtoidentifyclustersthatarenon-linearlyseparableininputspace,andusuallyoutperformstraditionalclusteringalgorithms.However,theperformanceofspectralclusteringisseverelydependentonvaluesofthescalingparameter,Thispaperachie

3、veanewalgorithmtotheovercomthedrawbacksofself-tuningspectralclusteringandtraditionalspectralclustering,calledastheadaptivespectralclustering(ASC),whichcanchoosethescalingparameterautomaticallybyusingtechniquessimilartokernelselection.IttakesaveragedistanceofN-near-neighbourasscalingparameter

4、s,andcouldgetbettereffectthanothertraditionalspectralclustering.bytheexperimentcontrastsintheUCIdatasetsandtheresultsofexperimentsinapplicationsshowthatthespectralclusteringbasedonadaptiveimagesegmentationalgorithmhasstrongeradaptability,lowercalculatecostandhigherprecision.Itsperformanceexc

5、eedsoratleastnotlowertotheothersimilarityones.Wecanseethecharacteristicsandadvantagesofadaptivespectralclusteringalgorithm.Keywords:Imagesegmentation;adaptivespectralclustering;clusteringalgorithm一、绪论图像分割作为图像处理与计算机视觉研究的难点和热点之一，其研究受到了各研究领域的高度重视，研究工作者对图像分割进行了广泛、深入的研究。图像分割几乎出现在有关图像处理的所有领域，如在工业自

6、动化、生产程控、文件图像处理等。因此在这种情况下，涌出了很多分割算法。但是这些算法都是针对某一类图像、某一具体的应用问题而提出来的，至今仍然没有提出适合所有图像的通用分割算法。本文先简述了谱聚类算法的基础理论、图像分割原理、自适应谱聚类算法在图像分割中的应用等。然后通过在UCI数据集上的实验对比和实际应用中的实验结果，得出了基于自适应谱聚类的图像分割算法是一种适应性强、计算代价小、精度较高，性能优于或者不差于以往的类似算法。二、算法基础分析与图像分割原理1.谱聚类算法定义传统的聚类算法主要有K-means算法、EM算法和模糊化的C均值(FCM)算法等。这些算法都是建立在凸球形的

7、样本空间上，当样本空间不为凸时，算法就会很容易陷入局部最优。为了能够在任意形状的样本空间上聚类且具有全局最优性，学者们研究出了一种新型的聚类算法，即：谱聚类算法(SpectralClusteringAlgorithm)。谱聚类是由数据点间的相似性建立矩阵，即：根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲和矩阵，并计算矩阵的特征值和特征向量，然后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。2.谱聚类的算法思想谱聚类算法的主要步骤：（1）根据某种相似度的定义，由原始数据集建立表示样本集的相似性矩