基于matlab的k均值图像分割

区域生长算法区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的

计算机视觉技术的发展使MATLAB 越来越广泛的应用于农业的各个领域，在处理数字玉米图片中，为了更好的将物体与背景分割开，用对MATLAB 对玉米成株株型进行分割。成功将自然光下图像中的物体与背景分割

在图像处理中，用遗传算法C—均值聚类分割医学彩色图像

matlab实现，通过模糊c均值聚类，实现图像分割。包括实验图像及实验报告。

基本思想：首先任意选取K个聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到K类的某一类； 不断计算聚类中心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。

一个自动对图像的像素值反复聚类最后分成需要的K类，然后可对图像进行分割的MATLAB程序！

很好用的K均值聚类算法 简单易懂 用matlab完成,可以适用于图像分割的K均值聚类

K均值聚类matlab源程序,结合数据进行了实验,效果较好.

k-均值算法，MATLAB源代码主要是K-均值算法程序，可以作为函数调用，但主程序还是要自己写

K均值算法 MATLAB代码 是模式识别中比较重要的算法