opencv均值漂移分割方法

针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似

提出了一种简单有效的彩色图像分割方法。应用直方图阈值技术获得彩色图像中所有可能的均匀区域，即通过寻找主峰值，对区域作初始化和合并，获得由相应的聚类中心标注的均匀区域，提出自适应K均值算法以提高已经形成

针对非局部均值（NLM）去噪算法在变化丰富的纹理区域采用平移窗口的方法选择相似块的不足进行了研究，提出一种基于超像素分割的非局部均值去噪算法。该方法充分考虑非局部均值去噪算法中相似性对噪声去除的影响，

分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数，提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算

常见的模糊聚类算法不能有效分割具有类大小不均衡特性的图像,为此,提出对类大小不敏感的模糊C均值聚类图像分割算法。首先将类大小引入至含邻域信息模糊聚类算法(FCM_S)的目标函数中,使得类大小在目标函数

模糊C均值聚类声纳图像分割:通过模糊C均值聚类的声纳图像分割实现

为了解决均值漂移跟踪算法中背景对目标定位的扰动,提出了一种基于颜色和纹理混合特征以及采用背景加权更新的改进算法。改进算法先将原始视频序列RGB帧图像转换为HSV颜色空间表示,然后分别在H、S通道上提取

采用C++跟OPENCV编写，利用meanshift算法读取给定视频然后人工选取一个初始目标跟踪框然后程序自动跟踪目标，供参考

均值漂移算法meanshiftTrack 一、实验内容 完成基于 MeanShift 的目标跟踪算法，红框标出目标区域实现实时追踪。 二、算法原理 1.在当前帧，计算候选目标的特征 2.计算候选目标与

模糊C均值聚类分割算法，经测试分割效果良好，载入图像数据，直接调用即可