基于区域聚类的SAR图像分割

使用python对基于区域生长的图像分割算法进行解决，有什么问题欢迎一同交流。

遗传退火算法法MATLAB程序设计

基于边缘区域增强技术的图像分割方法，结合图像尺寸和颜色信息进行自适应分割，有效避免了图像分割时出现的过分割和欠分割问题。此方法适用于各种图像分割场景，如医学影像分割等。技术实现简单，易于操作。

该程序可以进行图像处理，利用肤色聚类，色彩空间的转换，将人脸从复杂的背景中分离出来，为人脸识别做前期的准备工作。

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚

为了探讨K-means算法应用于图像分割时在不同颜色空间中的聚类效果,选用了不同分辨率的多对图像进行研究,分析了基于RGB和YUV颜色空间的分割结果,并提出一种新的混合模型,即在YUV聚类距离公式中引

提出了一种基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法。针对FCM图像分割算法对聚类中心初始值比较敏感的缺点,利用量子粒子群优化算法强大的全局搜索能力寻找最优解,能够有效降低图像分割算法对初始值的依赖程度

模糊C均值(FCM)被广泛应用于彩色图像分割中,但传统的模糊C均值由于没有考虑空间信息,因此对噪声特别敏感。针对此问题,提出了一种在HIS颜色空间结合像素邻域空间信息的模糊聚类新方法。实验结果表明,此

基于二维直方图的图像模糊聚类分割方法，内有算法的参考论文。-Two-dimensionalhistogrambasedonfuzzyclusteringimagesegmentationalgorit

为了克服聚类算法对灰度不均匀和有噪声的医学图像分割存在鲁棒性较差等缺点，提出一种基于核密度估计的密度聚类方法分割医学图像。在分析DENCLUE密度聚类算法的思想及爬山策略存在的三个问题的基础上，改进了