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
提出了一种结合二维Otsu法和模糊熵的图像分割方法,先采用二维Otsu法对图像进行初步分割,再采用模糊熵作后续处理,以弥补忽略边界信息带来的问题。实验结果表明,对于含噪图像,该方法的后处理效果是比较理
基于模糊聚类和格子玻尔兹曼方法的快速鲁棒水平集图像分割方法
主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
基于K-means聚类算法的图像区域分割,首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心,其次计算各个样本到聚类的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累,计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得
基于SAR图像灰度特征的谱聚类分割,用matlab实现,先用harr小波做处理,后用谱聚类算法,对图像进行分割
(matlab)基于正余弦算法的进化聚类图像分割目标函数:簇内距离用距离测度图像特征:3个特征(R,G,B值) 它还包含一个基于矩阵的示例,其中包含大小为15的输入样本和2个特征
鉴于图像信息固有的复杂性和不精确性,引入了模糊化的机理对HSI颜色模型的颜色信息进行模糊量化,得到关于颜色特征的模糊直方图,并应用Robust的视觉采样聚类方法对其进行聚类和匹配,取得了较为满意的结果
模糊聚类与形态学滤波相结合的视网膜图像分割方法
改进的二维阈值图像分割,盛彬,谢刚,通过分析传统的二维Otsu法,提出了基于灰度图像像素点灰度和点邻域方差的改进二维图像分割法。新方法改进了阈值判定域,考虑了边��
