结合Nystr(o)m逼近的图半监督纹理图像分割

摘要

针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法.该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据.该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解.但是,对于图像分割来说,构造稀疏图的运算时间较长,针对这一问题,提出采用Nystr(o)m逼近方法来降低计算复杂度.合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量,结合Nystr(o)m逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率.