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，特别适合处理非凸分布的数据，在图像分割领域展现出独特优势。该算法通过将像素点转化为图结构中的节点，利用矩阵特征分解找到数据的最佳划分。

核心流程 相似度矩阵构建：首先计算图像像素间的相似度（如高斯核函数衡量RGB空间距离），形成对称矩阵。 拉普拉斯矩阵计算：对相似度矩阵进行归一化处理，生成图拉普拉斯矩阵，关键步骤包括度矩阵的生成和标准化。 特征分解：提取拉普拉斯矩阵前k个最小特征值对应的特征向量，构成低维嵌入空间。 传统聚类：对特征向量组成的矩阵行向量执行K-means聚类，最终将聚类标签映射回原图像像素。

MATLAB实现要点 使用`pdist2`计算像素距离矩阵，配合`exp`函数构建相似度矩阵 `eigs`函数可高效求解稀疏矩阵的特征向量 内存优化技巧：对大图像分块处理或使用Nyström近似

优势与挑战 谱聚类能捕捉图像中复杂的纹理边界，但对相似度矩阵参数（如σ）敏感，且计算复杂度随像素数量立方增长。实际应用中常需结合超像素预处理来提升效率。

该算法在医学图像分割和遥感图像分析中表现优异，MATLAB的矩阵运算优势使其成为理想的实现平台。