In recent years, spectral clustering has become one of the most popular clustering algorithms for image segmentation. However, it has restricted applicability to large-scale images due to its high computational complexity. In this paper, we first propose a novel algorithm called Fast Spectral Clustering based on quad-tree decomposition. The algorithm focuses on the spectral clustering at superpixel level and its computational complexity is O(nlogn) + O(m) + O(m^(3/2)); its memory cost is O(m), where n and m are the numbers of pixels and the superpixels of a image. Then we propose Multiscale Fast Spectral Clustering by improving Fast Spectral Clustering, which is based on the hierarchical structure of the quad-tree. The computational complexity of Multiscale Fast Spectral Clustering is O(nlogn) and its memory cost is O(m). Extensive experiments on real large-scale images demonstrate that Multiscale Fast Spectral Clustering outperforms Normalized cut in terms of lower computational complexity and memory cost, with comparable clustering accuracy.


翻译:近年来,光谱组群已成为图像分割最受欢迎的群集算法之一。 但是,光谱组群由于其计算复杂性高,限制了对大型图像的可应用性。 在本文中, 我们首先提出基于四肢分解的新型算法, 叫做快速光谱组群。 算法侧重于超像层的光谱组集及其计算复杂性是O( nlogn) + O( m) + O( m) + O( m) ( 3/2); 它的内存成本是 O( m), 其中 n 和 m 是像数和图像的超像素。 然后我们提出多比例快速谱组群集, 改进快速光谱组群集, 以四叶的等级结构为基础。 多尺度快速光谱群集群集的计算复杂性是O( nlogn), 其记忆成本是 O( m) 。 对真实大规模图像的大规模实验显示, 多尺度快速谱组群集在较低计算复杂性和记忆成本方面, 以相似的组合为标准。

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