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

谱聚类算法是一种基于图论的聚类方法，能有效处理非凸分布的数据，非常适合图像分割任务。它通过构建相似度矩阵和拉普拉斯矩阵，将像素点映射到低维空间进行聚类。

核心步骤 相似度矩阵：首先计算图像中像素或区域之间的相似度，通常使用高斯核函数，距离越近相似度越高。 拉普拉斯矩阵：对相似度矩阵进行归一化处理，生成拉普拉斯矩阵，这一步是为了消除数据尺度差异。 特征分解：对拉普拉斯矩阵进行特征分解，选取前k个最小特征值对应的特征向量，构成低维嵌入空间。 聚类：在低维空间中对数据进行传统聚类（如K-means），得到最终的分割结果。

Matlab实现要点 利用内置矩阵运算加速相似度计算，避免逐像素遍历的低效操作。 使用稀疏矩阵存储相似度矩阵，减少内存占用。 通过`eigs`函数高效求解特征向量，针对大规模图像可结合Nyström近似方法。

优势与挑战 谱聚类能捕捉图像中复杂的区域关系，但计算复杂度较高，适合中小规模图像。实际应用中需权衡分割精度和运行效率。