聚類分析是統(tǒng)計模式識別中無監(jiān)督模式識別的一個重要分支�；趫D譜理論的聚類方法通過構造樣本之間的相似圖，得到樣本的聚類結果。本書主要介紹基于圖譜理論的聚類方法，并對模糊理論和進化計算方法在圖像分割中的應用進行介紹。本書立足于圖劃分和譜聚類算法，主要論述基于數(shù)據約簡的譜聚類算法、非局部空間譜聚類圖像分割算法、基于模糊理論的譜聚類圖像分割算法和免疫克隆選擇圖劃分算法等內容。
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目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 聚類分析 1
1.1.1 聚類概況 1
1.1.2 經典聚類算法 3
1.1.3 基于圖譜理論的聚類算法 9
1.2 圖像分割 11
1.2.1 常用的圖像像素特征 11
1.2.2 經典的圖像分割方法 12
1.3 本書的主要內容 14
參考文獻 15
第2章 基于數(shù)據約簡的譜聚類算法 19
2.1 譜聚類算法研究現(xiàn)狀 19
2.1.1 譜聚類的相似性矩陣構造策略 20
2.1.2 常用的圖譜劃分準則 24
2.1.3 經典的譜聚類算法 26
2.2 基于分層的模糊聚類約簡譜聚類算法 30
2.2.1 譜聚類數(shù)據約簡框架 30
2.2.2 模糊聚類子集約簡策略 31
2.2.3 基于流形距離測度的分層模糊約簡譜聚類 33
2.2.4 實驗結果與討論 34
2.3 基于分層的密度約簡譜聚類算法 38
2.3.1 基于密度的數(shù)據約簡策略 38
2.3.2 算法復雜性分析 39
2.3.3 實驗結果與討論 40
2.4 基于區(qū)域彩色特征的譜聚類圖像分割算法 45
2.4.1 超像素區(qū)域獲取及其相似性構造 45
2.4.2 隔點采樣Nystrom算法 47
2.4.3 算法步驟 48
2.4.4 實驗結果與討論 48
2.5 本章小結 50
參考文獻 51
第3章 非局部空間譜聚類圖像分割算法 54
3.1 非局部空間權核k均值 55
3.1.1 k均值與權核k均值 55
3.1.2 結合非局部空間信息的權核k均值 56
3.2 基于非局部空間信息的譜聚類圖像分割算法 58
3.2.1 譜聚類算法與WKKM_NLS算法之間的等價性 59
3.2.2 結合非局部空間信息的規(guī)范化拉普拉斯矩陣 61
3.2.3 非局部空間譜聚類算法的Nystrom實現(xiàn)及復雜度分析 62
3.3 實驗結果與討論 63
3.3.1 合成圖像上的實驗 63
3.3.2 自然圖像分割實驗 68
3.3.3 MR圖像上的實驗 69
3.3.4 與結合空間信息的聚類圖像分割算法的比較 71
3.4 本章小結 72
參考文獻 72
第4章 結合空間連通性和一致性的譜聚類圖像分割算法 75
4.1 基于三維特征空間的譜聚類圖像分割算法 75
4.1.1 三維特征空間 75
4.1.2 連通性與一致性度量 77
4.1.3 基于三維特征空間的相似性度量 79
4.1.4 算法主要步驟及復雜度分析 79
4.1.5 實驗結果與討論 80
4.2 基于螢火蟲算法的半監(jiān)督譜聚類圖像分割算法 88
4.2.1 半監(jiān)督信息引入 88
4.2.2 基于螢火蟲算法的最小可覺差閾值選取 88
4.2.3 融合連通性和離散性的相似性度量方法 92
4.2.4 算法步驟 93
4.2.5 實驗結果與討論 94
4.3 本章小結 99
參考文獻 99
第5章 基于模糊理論的譜聚類圖像分割算法 101
5.1 基于區(qū)間模糊理論的譜聚類圖像分割算法 101
5.1.1 區(qū)間二型模糊聚類理論 101
5.1.2 區(qū)間模糊相似性構造 102
5.1.3 算法主要步驟 104
5.1.4 實驗結果與討論 104
5.2 基于半監(jiān)督和模糊理論的譜聚類彩色圖像分割算法 107
5.2.1 半監(jiān)督的區(qū)域相似性構造 108
5.2.2 算法主要步驟 109
5.2.3 實驗結果與討論 110
5.3 基于魯棒空間信息的模糊譜聚類圖像分割算法 112
5.3.1 非局部權和圖像的構造 112
5.3.2 基于灰度的模糊相似性測度 113
5.3.3 算法步驟與復雜度分析 114
5.3.4 實驗結果與討論 115
5.4 本章小結 125
參考文獻 125
第6章 基于局部相似性測度的SAR圖像多層分割算法 127
6.1 紋理圖像像素間相似性的構造 127
6.1.1 平穩(wěn)小波紋理特征提取 128
6.1.2 構造依賴局部尺度參數(shù)的稀疏鄰接矩陣 128
6.2 紋理圖像多層分割算法 129
6.2.1 逐層合并 130
6.2.2 逐層精化 131
6.2.3 算法主要步驟 131
6.3 實驗結果與討論 132
6.3.1 人工合成紋理圖像分割 132
6.3.2 SAR圖像分割 134
6.4 本章小結 136
參考文獻 137
第7章 免疫克隆選擇圖劃分算法 138
7.1 人工免疫系統(tǒng) 139
7.1.1 人工免疫系統(tǒng)的研究背景及內容 139
7.1.2 人工免疫系統(tǒng)算法的研究 139
7.1.3 人工免疫系統(tǒng)算法與傳統(tǒng)進化算法的比較 141
7.2 基于免疫克隆選擇的圖劃分算法 141
7.2.1 適應度函數(shù) 142
7.2.2 編碼及免疫算子設計 142
7.2.3 抗體修正算子設計 143
7.2.4 算法步驟及復雜度分析 146
7.2.5 實驗結果與討論 147
7.3 基于免疫克隆選擇的半監(jiān)督圖劃分算法 154
7.3.1 成對限制先驗信息 154
7.3.2 基于成對限制先驗信息的相似性測度 155
7.3.3 實驗結果與討論 156
7.4 本章小結 158
參考文獻 159
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