10.3969/j.issn.1001-506X.2016.09.31
基于加权稀疏子空间聚类多特征融合图像分割
提出一种图像分割的多特征融合加权稀疏子空间聚类方法。采用多种属性的特征能够更可靠地描述图像中不同物体的特性，提高分割的准确性和可靠性。定义了加权稀疏度量，即在1-范数中引入权重，权重与数据的相似度成反比，有利于迫使相似的数据尽可能参与到数据的自表示中，从而改善稀疏表示过稀疏并且不稳定的局限性。实验结果和客观指标表明，所提方法能有效地分割自然图像，获得的结果更加符合人类视觉感知。
图像分割、多特征融合、子空间聚类、加权稀疏
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61472303，61271294；中央高校基本科研业务费NSIY21资助课题
2016-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
2184-2191
