基于Nystr?m逼近聚类图像分割算法的研究

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针对当前传统的图像分割方法存在计算过程复杂,执行效率不高的问题,论文引入图像分割、聚类分割理论作为研究的理论基础,通过构造图像的余弦相似度矩阵对图像进行预处理,在传统的谱聚类算法的基础上,通过谱分解求解特征值和对应的特征向量,建立并描述Nystr?m逼近聚类图像分割算法模型,利用聚类算法对样本集合进行聚类,得到图像的分割的结果。通过时效性和有效性的模型检验,得到该模型具有效率高、简单和模拟性好的结论。分别将模型用于货车发动机故障检测和车辆车牌识别的实际应用中,得到该模型在现实应用中皆能够发挥图像分割作用和意义。该文的研究为故障检测等交通领域,以及其他用于图像分割的领域打下了理论基础和实践依据。
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