ncut算法分割图像的matlab,归一化割和图像分割源代码（完整版）

Normalized Cuts and Image Segmentation.

Normalized Cut

在图上，定义什么样的聚类最好，最简单的方法是圈定K个不相交顶点集之后，希望顶点集之间的边，其权值的和最小。

(边上的权值代表的是两头的顶点邻近的程度，或者说相似度)

这就是所谓MinCut(最小割)问题。二类分类的最小割不是NP-hard的，但是这不能让人感到开心，因为MinCut这个准则对于聚类不好。

具体来说，Mincut完全可能将离大部队过远的单个顶点与其它顶点分开, 形成两类。

事实上，我们不仅仅要让割边的权和最小，而且要让这K个顶点集都差不多大，这样才符合聚类给人的直观感觉。

于是在MinCut的基础上，出现了Normalized Cut. 思路很简单，将Cut normalize一下，除以表现顶点集大小的某种量度(如 vol A = 所有A中顶点集的度之和)。

也就是Normalize Cut(A, B) = Cut(A, B) / volA + cut(A, B) / volB

然而这样一改，NP-hard就来了。这几乎是所有组合优化问题的恶梦。

怎么办呢？把组合优化问题连续化，即所谓减少约束，进行适当的relax。那么为什么会和SVD扯上的呢？

很简单，聚类是东西分成不相交集，也就是有正交的含义在里面；只是分东西必须是0-1式的，这种离散化，就是np-hard的原因。

Tested on matlab R2009b.

Installation Notes :

1) Afte

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！