Mean Shift算法优化带宽的自动搜索

摘要

Mean Shift算法是一种非参数估计方法，能够快速收敛到概率密度函数的模态，在图像处理领域已得到了广泛的应用。算法的带宽参数的选取会直接影响到收敛速度和收敛结果，而手动调试参数需花费大量的时间和资源。为解决这一问题，本文提出一种Mean Shift算法优化带宽自动搜索策略，采用Mean Shift算法对图像特征空间内的样本点进行聚类分析，以图像结构特征信息作为分割效果的评判准则，自动寻取优化带宽参数。实验结果表明，本文提出的方法可以实现自动寻取Mean Shift算法的优化带宽参数，为解决Mean Shift算法带宽自寻优问题提供了一种新的思路。