沈阳理工大学学士学位论文PAGE\*MERGEFORMATIV摘要谱聚类作为一类新兴的、有效的聚类方法得到广泛的关注，并已成功的应用于图像分割。本文研究基于谱聚类的图像分割技术，并成功的应用到图像分割中。本文主要工作如下:谱聚类算法是利用图像的相似性矩阵进行图像分割，如何构造一个对图像信息表达更充分的相似性矩阵，对算法性能有很大影响。本文应用Nystrom谱聚类算法进行图像分割技术的研究，而且还具有良好的方向分析能力，它能反映出图像在不同分辨率上沿多个方向的变化，能更好地描述图像的几何结构。该方法为的是在聚类的时候取得较好且稳定的性能，然而KHM仅在对低维数样本聚类时较KM算法要好。为了缓解谱聚类对初始化敏感的问题，本文采用了基于优化策略的K均值算法，实现了基于Nystrom谱聚类的图像分割方法。通过在Nystrom谱聚类算法仿真实验表明:本文的方法无论在细纹理、粗纹理、非均匀纹理和混合纹理上，其视觉效果和评价指标上都要优于的方法。关键词:图像分割;谱聚类；Nystrom谱聚类算法；K-Means聚类算法AbstractSpectralclusteringasaclassofnewandeffectiveclusteringmethodhasbeenwidelyconcernedandsuccessfullyappliedinimagesegmentation.Theimagesegmentationalgorithm,basedoninitialization-independentmulti-parameterkernelspectralclusteringwhichwasraisedbyMaXiuli,hasbeenresearched,improvedandsuccessfullyappliedintextureimageandSARimagesegmentationinthisdissertation.Themainachievementofthisdissertationcanbesummarizedasfollows:Spectralclusteringusestheimagesimilaritymatrixinimagesegmentation.Howtoconstructasimilaritymatrixwhichexpressesmoreinformationofimagehasagreatinfluenceonalgorithmperformance.Itcanreflectthatimagechangesondifferentresolutionsalongseveraldirections,anddescribethegeometryofimagebetter.K-meansbasedonoptimizationstrategyhasbeenadopttorealizetheimagesegmentationbasedoncomplexwaveletfeatureandspectralclustering.AlargenumberofsimulationexperimentsinBrodatzlibraryshowthat:Intermsoffinetexture,roughtexture,non-uniformtextureandblendingtextures,ourmethodisbetterthanthemethodaccordingtothevisualeffectsandevaluationindicators.Keyword:ImageSegmentation；SpectralClusteringDual-TreeComplex；KmeansSpectralClustering目录TOC\o"1-3"\h\z\uHYPERLINK\l"_Toc422490453"1绪论PAGEREF_Toc422490453\h1HYPERLINK\l"_Toc422490454"1.1数字图象处理技术PAGEREF_Toc422490454\h1HYPERLINK\l"_Toc422490455"1.1.1简介PAGEREF_Toc422490455\h1HYPERLINK\l"_Toc422490456"1.1.2图像处理的主要目的PAGEREF_Toc422490456\h1HYPERLINK\l"_Toc422490457"1.1.3常用方法PAGEREF_Toc422490457\h1HYPERLINK\l"_Toc422490458"1.2图