基于加权模糊c均值聚类与统计检验指导的多阈值图像自动分割算法
给出了一种改进的模糊C均值图像分割算法。该算法充分考虑了图像的空间信息,在图像存在噪声的情况下能产生区域一致的分割结果,并可以减少图像噪声。另外,通过引入聚类数目自动获取与聚类中心初始化的算法,一定
基于C均值与模糊C均值的SAR图像分类,C均值分类方法是一种典型的动态聚类方法,模糊C均值算法是把n个向量xi(i=1,2,…,n)分为c个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最
模糊聚类分割算法的介绍,有关MATLAB的相关内容
这是一个模糊聚类分割的matlab代码,可以进聚类分割,直接可以运行,无需调试,读者如有需要可以进行参照改写,将其作为一个列子
图像分割模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类中心集是随机选取的,从而造成算法的性能强烈的依赖聚类中心集的初始化。
此代码是Matlab中医学图像聚类和分割的代码。它可以执行3D数据转换。它非常适合在此基础上进行修改。如果下载,则无法实现或需要其他相关程序,例如K-means。聊天我,欢迎打扰。
Fuzzy clustering FCM and its improved image segmentation.zip
本算法是vc6.0下实现的几种聚类算法,作为大家编程研究有一定帮助,其中isodata算法还有待改善,实现不是很完整
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
