基于谱聚类的改进的文本图像分割方法
中国知网
哈尔滨理工大学
摘要
针对谱聚类方法在图像分割时的高复杂性,提出了一种基于归一化割(Ncut)的改进的谱聚类文本图像分割方法。该方法以经过量化后的颜色集合作为图分割中的顶点以简化加权图模型,从而显著降低谱聚类时的计算复杂性。首先根据文本图像特点建立相似性权值函数,然后根据场景文本颜色分布特性按照颜色直方图对色彩空间进行量化,并以量化后的颜色等级为单位构造相似矩阵,最后在Ncut准则下利用谱聚类方法实现图像分割。在包括ICDAR 2009、2003竞赛测试集以及其他大量文本图像上的实验表明,该方法具有良好的文本分割性能。
关键词
图像分割 文本图像 谱聚类 归一化割 相似矩阵 Image segmentation text image spectral clustering normalized cut affinity matrix
