CN113298821B 一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法 （江苏大学）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种基于Nystrom谱聚类的超本相似性矩阵，并对矩阵归一化；接着利用交特征向量；再使用k-means算法对特征空间中本发明为Nystrom谱聚类设计了新的特征求解方2F;到矩阵J:设U-A"U,A,"表示Laplacian矩阵的近似正交特征向量，即U(U=I,其中I是征值大小降序排列；步骤4，超像素生成：将矩阵的每一行看作像素点在特征空间中的代表点，使用k-32.根据权利要求1所述的一种基于Nystrom谱3.根据权利要求1所述的一种基于Nyst4.根据权利要求1所述的一种基于Nystrom谱聚类m表示m个1组成的列向量。5.根据权利要求4所述的一种基于Nyst6.根据权利要求1所述的一种基于Nystrom7.根据权利要求1所述的一种基于Nyst述步骤4中使用k-means算法将代表点聚成k类的具体过i的类标签labeli可由式(11)计算：c表示第c类的中心；48.根据权利要求7所述的一种基于Nystrom谱述步骤4中组成超像素是指：聚类结果中具有相同类标签的像素点形成的图像块即为超像5复杂场景中精确地提取图像的前景对象依然值得6[0012]针对上述背景技术的问题，本发明实现了一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图着利用Nystrom近似技术，基于样本相似性矩阵计算Laplacian矩阵的近似正交特征向量；矩阵F;7用较小的样本子矩阵的特征向量逼近理想的Laplacian矩阵的特征向量。但是采用传统方m表示m个1组成的列向量。8AYU⃞(8)按特征值大小降序排列；X表示矩阵A,"的第i的类标签labeli可由式(11)计算：[0057](1)本发明使用Nystrom近似技术改善谱聚类分割图像的性能，Nystrom近似技术9A是一个m×m的对称矩阵，由m个样本点之间的成对相似性构个像素点xi和xj之间相似性wij可由m表示m个1组成的列向量。可以分解为A=U,A,U3,其中，UA是指A的特征向量组成的矩阵，ΛA是矩阵A的特征值组成[0075]为了计算Laplacian矩阵的近似正交特征向量，本发明定义了一个特殊的样本子量组成的矩阵，ΛM是矩阵M的特征值组成的对角矩阵，根据式(6)重新分解近似的按特征值大小降序排列；[0085]U=h"(uu):w(A")xs(9)i的类标签labeli可由式(11)计算：[0099]然后根据k-means算法的聚类结果分割图像，聚类结果中具有相同类标签的像素点形成的图像块即为超像素。步骤1至步骤4所述基于Nystrom谱聚类的超像素生成过程如[0101]

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