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，常用于图像分割任务。其核心思想是将数据点视为图中的节点，通过构建相似度矩阵和拉普拉斯矩阵，将聚类问题转化为图的划分问题。

### 算法流程 构建相似度矩阵：根据图像像素之间的相似性（如颜色、空间位置等）计算相似度矩阵，常用的相似度度量包括高斯核函数。 构造拉普拉斯矩阵：对相似度矩阵进行归一化处理，得到拉普拉斯矩阵，通常选择归一化拉普拉斯矩阵以提高鲁棒性。 特征分解：对拉普拉斯矩阵进行特征分解，选取前k个最小的特征值对应的特征向量，构成新的特征空间。 K-means聚类：在降维后的特征空间上运行K-means算法，完成像素点的聚类，实现图像分割。

### MATLAB实现要点 MATLAB提供了高效的矩阵运算和特征分解函数（如`eigs`），使得谱聚类的实现较为简洁。通过合理设置相似度计算参数（如高斯核的带宽），可以优化分割效果。

谱聚类在图像分割中能够较好地处理非凸分布的数据，但计算复杂度较高，适用于中小规模图像。