谱聚类算法进行图像分割

资 源 简 介

谱聚类算法进行图像分割

详 情 说 明

谱聚类是一种基于图论的聚类算法，特别适用于图像分割这类非凸分布数据。该算法将数据点视为图中的顶点，通过计算顶点间的相似度来构建相似度矩阵，最终利用矩阵的特征向量进行降维聚类。

在MATLAB实现中，首先需要将图像转换为适合处理的数值矩阵。对于彩色图像通常转换为Lab颜色空间，这种空间能更好反映人类视觉感知差异。接着计算像素间的相似度，常用的高斯核函数可以很好地表达这种相似度关系。

构建相似度矩阵后，算法会计算对应的拉普拉斯矩阵并进行特征分解。前k个最小的非零特征值对应的特征向量构成了数据的新表示空间。传统的k-means算法在这个低维空间中可以更有效地工作，最终输出聚类结果。

与传统的聚类方法相比，谱聚类能发现任意形状的簇，对噪声和异常值也有更好的鲁棒性。在图像分割应用中，它能有效处理纹理复杂、边界不规则的区域，但计算复杂度较高是其主要缺点。MATLAB的矩阵运算优势可以部分缓解这个问题。