Spectral clustering and fuzzy similarity measure for images segmentation

In image segmentation algorithms using spectral clustering, due to the size of the images, the computational load for the construction of the similarity matrix and the solution to the eigenvalue problem for the Laplacian matrix is high. Furthermore, the Gaussian kernel similarity measure is the most used, but it presents problems with irregular data distributions. This work proposes to perform a pre-segmentation or decimation by superpixels with the Simple Linear Iterative Clustering algorithm to reduce the computational cost, and to build the similarity matrix with a fuzzy measure based on the Fuzzy C-Means classifier, providing the algorithm a greater robustness against images with complex distributions and by spectral clustering the final segmentation is determined. Experimentally, it was found that the proposed approach obtains adequate segmentations, good clustering results and a comparable precision with respect to five algorithms; measuring performance under four determined validation metrics.En los algoritmos de segmentación de imágenes mediante agrupamiento espectral, debido al tamaño de las imágenes, la carga computacional para la construcción de la matriz de similitud y la solución al problema de valores propios para la matriz laplaciana son altos. Además, la medida de similitud más utilizada es el kernel gaussiano, el cual presenta problemas con distribuciones de datos irregulares. Este trabajo propone realizar una presegmentación o diezmado mediante superpíxeles con el algoritmo Simple Linear Iterative Clustering, para disminuir el costo computacional y construir la matriz de similaridad con una medida difusa basada en el clasificador Fuzzy C-Means, que proporciona al algoritmo una mayor robustez frente a imágenes con distribuciones complejas; mediante agrupamiento espectral se determina la segmentación final. Experimentalmente, se comprobó que el enfoque propuesto obtiene segmentaciones adecuadas, buenos resultados de agrupamiento y una precisión comparable respecto a cinco algoritmos, midiendo el desempeño bajo cuatro métricas de validación