近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域，而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题，提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割，利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度，利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入，提高了传统谱聚类的分割性能，对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。
2022-05-26 01:06:44
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基于四叉树分割的图像分割算法仿真,matlab2021a测试或者高级版本测试。
2022-05-07 19:10:43
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图像分割，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度，颜色，纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
基于信息熵的一类方法被广泛应用到图像分割领域，比如最大熵，最大交叉熵，最小交叉熵等。本文研究了基于Tsallis熵的多阈值图像分割算法，通过利用图像的灰度直方图信息，近似拟合灰度的概率分布函数，然后设定目标函数，目标函数最大化对应的阈值就是最佳阈值，相比传统算法，Tsallis熵的阈值分割方法，能够克服一定的噪声干扰，同时避免了单阈值的问题，能够分割多个感兴趣区域。
本文最后在matlab环境中进行真实图像的分割实验，结果表明，这种方法能够较好的克服图像细节分割不准的问题，同时能够针对多个灰度级别进行分割，大大提高分割的准确率。
2022-04-18 21:19:35
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