针对模糊C-均值聚类算法分割图像时容易产生模糊边缘的缺点,提出了一种结合图像梯度和模糊C-均值聚类的图像分割方法。该方法利用图像梯度反映出来的目标边界,对由模糊C-均值聚类所获得的聚类区域进行分割,把
模糊C均值聚类图像分割算法的matlab实现,,模糊C均值聚 算法 matlab实现 。图像研究的
matlab模糊聚类算法进行图像分割的源程序,适合进行图像分割的学者
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
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
详细描述了FCM聚类算法的基本原理,并简要阐述了FCM用于图像分割的基本过程,最后给出FCM图像分割的结果。
Research on Digital Image Processing Algorithm
包括几个边缘检测、去噪声、的方法,高通滤波和低通滤波等。还包括图像读取、缩放、平移等。
1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点
研究火灾识别问题,火灾图像分割是火灾特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响火灾识别的准确率。针对现有分割方法中存在的经验阈值难以确定和因彩色信息丢失导致分割不准确等问题,为了准确识别火灾图像,提出一