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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113298821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110434415.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法是由贾洪杰;毛启容;王良君;宋和平;马忠臣设计研发完成，并于2021-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法，针对传统的谱聚类超像素分割方法计算复杂度过高，不适合大尺寸图像处理的问题，利用Nystrom近似技术改进谱聚类，提高超像素分割的效率和质量。本发明首先在待分割图像上随机抽样，选取少量像素点样本；然后计算样本相似性矩阵，并对矩阵归一化；接着利用Nystrom近似技术，计算Laplacian矩阵的近似正交特征向量；再使用k‑means算法对特征空间中的代表点聚类，生成多个超像素；最后根据目标物体的轮廓，通过超像素分离前景目标与背景。本发明为Nystrom谱聚类设计了新的特征求解方法，使所得的近似特征向量满足正交条件，用于产生贴合物体形状的超像素。本发明可以降低超像素分割的计算复杂度，实现更高效、更精确的图像抠图。

本发明授权一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构造样本相似性矩阵：设原图像包含n个像素点，从中随机均匀选取m个样本点mn，分别计算样本点之间的相似性矩阵A，以及样本点与剩余点之间的相似性矩阵B，构造矩阵H＝[AB]T；步骤2，相似性矩阵归一化：构造度矩阵D，并利用矩阵D对矩阵H归一化处理，得到矩阵步骤3，Nystrom近似特征向量计算：利用Nystrom近似技术，基于样本相似性矩阵计算Laplacian矩阵的前k个近似正交特征向量，这些向量组成矩阵U⊥，对矩阵U⊥归一化处理，得到矩阵所述矩阵U⊥的计算过程如下：步骤3.1，定义样本子矩阵M：首先根据式6分解近似的Laplacian矩阵L： 其中：W为相似性矩阵，为W的近似矩阵，该矩阵是通过Nystrom近似技术使用矩阵A和H来逼近相似性矩阵W得到的；设表示Laplacian矩阵的近似正交特征向量，即其中I是单位矩阵，所以得出样本子矩阵M的计算表达式为： 步骤3.2，根据式8对样本子矩阵M特征分解： 其中，UM是M的特征向量组成的矩阵；ΛM是M的特征值组成的对角矩阵，对角线元素按特征值大小降序排列；步骤3.3，根据式9计算Laplacian矩阵的前k个近似正交特征向量，这些向量组成矩阵U⊥： 其中，UM:,1:k表示矩阵UM的第1至k列构成的子矩阵，表示矩阵的第1至k行和第1至k列的交集构成的子矩阵，k≤m；步骤4，超像素生成：将矩阵的每一行看作像素点在特征空间中的代表点，使用k-means算法把这些代表点聚成k类；根据聚类结果分割图像，属于相同类的像素点组成超像素；步骤5，超像素抠图：根据目标物体的轮廓，选择物体中包含的超像素，并记录它们的标签，用户确认后合并这些超像素，并输出超像素构成的物体图像。

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