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Quantum Immune Fast Spectral Clustering for SAR Image Segmentation

机译:用于SAR图像分割的量子免疫快速光谱聚类。

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摘要

Spectral clustering algorithm suffers from memory use and computational time bottleneck when handling large-scale image segmentation. By optimizing the selection of representative points before spectral embedding, a fast spectral clustering method with quantum immune optimization is proposed. The incorporation of quantum computing and immune clonal selection theory makes the selection of representative points more reasonable. The empirical study on the University of California Irvine standard data set clustering and synthetic aperture radar image segmentation demonstrates the efficiency of our algorithm and the capability to deal with large-scale data rapidly.
机译:光谱聚类算法在处理大规模图像分割时会遭受内存使用和计算时间瓶颈的困扰。通过优化光谱嵌入前代表点的选择,提出了一种具有量子免疫优化的快速光谱聚类方法。量子计算和免疫克隆选择理论的结合使代表点的选择更加合理。加州大学尔湾分校标准数据集聚类和合成孔径雷达图像分割的经验研究证明了我们算法的效率以及快速处理大规模数据的能力。

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