基于图划分的图像聚类算法研究.pdf

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1、代号10701学号0712110067分类号TN181密级公开题（中、英文）目基于图划分的图像聚类算法研究Imageclusteringalgorithmbasedongraphpartition作者姓名刘汉强指导教师姓名、职务焦李成教授学科门类工学学科、专业模式识别与智能系统提交论文日期二○一一年四月西安电子科技大学攻读博士学位研究生毕业论文基于图划分的图像聚类算法研究作者:刘汉强导师:焦李成教授学科:模式识别与智能系统学位:工学博士2011年04月中国西安ImageClusteringAlgorithmba

2、sedonGraphPartitionADissertationSubmittedtoXidianUniversityinPartialSatisfactionoftheRequirementsfortheDegreeofDoctorofPhilosophyInElectronicEngineeringbyLiuHanqiangApril,2011Xi’an,P.R.China独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了本文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容外

3、，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。本人签名：______________日期:______________关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容；可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定

4、）本人签名：______________日期:______________导师签名：______________日期:______________摘要I摘要谱聚类算法建立在谱图理论基础上，是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。与传统的聚类方法相比，它能在非凸的样本空间上聚类。针对谱聚类算法中一些亟待解决的问题，本论文对以下内容进行了研究：数据约简谱聚类算法研究、结合空间信息的谱聚类图像分割算法研究、无监督和半监督的免疫克隆选择图划分算法研究以及基于局部相似性测度的SAR图像多层分割算法研究。论文的主要工作概括

5、如下：1、论文的第一章为绪论，介绍了本论文的研究背景，回顾了聚类分析和图像分割的发展及研究现状，并给出了论文的主要工作及内容安排。2、第二章对谱聚类算法的理论及其各种常用的方法进行了概述。在此基础上，给出了传统谱聚类算法在大规模数据上的存储困难、计算复杂度高及相似性测度不易构造等一系列存在的问题。当要聚类的样本数据量大而导致谱聚类算法复杂度高、聚类性能下降时，一种直接有效的途径就是通过对原始数据进行约简来减少数据量。本章我们设计了一种数据分层约简的框架，提出了基于模糊聚类技术的约简谱聚类算法和基于密度的约简谱聚

6、类算法两种方法，并在新方法中引入了流形距离测度来构造相似性矩阵，使得新算法可以有效处理具有复杂结构的数据。Brodatz纹理图像聚类、纹理图像分割和合成孔径雷达图像分割的仿真实验表明了新算法具有良好的聚类性能。3、第三章针对谱聚类算法用于图像分割时对噪声敏感的问题，提出了非局部空间谱聚类图像分割算法。该方法利用谱图划分准则与空间权核k均值目标函数的等价性，将图像中的非局部空间信息引入到谱聚类算法中，构造了一个新的基于非局部空间的拉普拉斯相似性矩阵，使得在该矩阵基础上的谱聚类算法避免了图像中噪声的影响，并获得了满

7、意的分割结果。在含噪的人造图像和自然图像上的结果也验证了算法的有效性。4、第四章提出了基于像素三维特征的谱聚类图像分割算法。首先利用图像像素的灰度、均值及非局部均值构造图像像素的三维特征空间，然后利用该三维特征空间上的连通性和一致性度量构造新的相似性测度方法，最后在该相似性矩阵上利用谱聚类算法获得图像的分割结果。新方法充分利用了图像中像素的局部空间信息和非局部空间信息，对图像中噪声具有一定的鲁棒性。含噪的人造图像和自然图像上的分割实验验证了新算法的良好性能。5、图划分准则的最优解本身是一个NP难问题，第五章提出

8、了一种利用免疫克隆选择算法来求解图谱划分问题的新方法：免疫克隆选择图划分方法，并在新智能感知与图像理解教育部重点实验室II基于图划分的图像聚类算法研究方法中引入了流形距离来构造相似性矩阵，使得新算法可以有效处理具有复杂结构的数据，6个人工数据集、手写体识别问题以及人脸识别问题的仿真实验表明了新算法的良好聚类性能。此外，我们在免疫克隆选择图划分的基础引入半监督聚类的思想，提出了基于免疫克