基于特征重要度排序谱聚类的图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于特征重要度排序谱聚类的图像分割方法，主要解决现有谱聚类方法复杂度高和稳定性差的问题。其实现过程是：(1)对待分割图像提取灰度值特征，灰度共生特征或小波特征；(2)对特征数据进行归一化处理；(3)根据归一化后的特征数据，计算所有样本的重要度；(4)对所有样本的重要度进行排序，并选择重要度高的100个样本作为采样的样本子集；(5)根据方法，用选出的样本子集求解所有样本谱映射后的特征向量空间，并取前给定的类别数k个特征值对应的特征向量进行降维；(6)对降维后的数据进行k-means聚类，输出最终的图象分割结果。本发明与现有的谱聚类方法相比，结果稳定，复杂度低，图像分割结果有明显提高，可用于目标检测和目标识别。