基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法
均值漂移(mean shift) 均值漂移是一种聚类算法,常用于特征点聚类、图像分割、对象轮廓检验、目标跟踪等。这里简单直观介绍一下这个算法大概是怎么回事。 基本概念 基本概念可以看下面这个图。左面是一堆像素点特征的分布(其实也不用管他是啥,只要当成一堆点就好了),我们可以看到这堆点有的地方密集,有的地方稀疏。把...
均值漂移聚类算法的核心思想是通过不断地移动数据点的中心位置,使得数据点向密度最大的区域聚集。具体来说,该算法首先随机选择一个数据点作为中心点,然后计算该中心点周围所有数据点的密度,并将中心点移动到密度最大的区域。重复这个过程,直到中心点不再发生移动或者达到预设的迭代次数为止。 均值漂移聚类算法的核心公式...
mob64ca13f34c58 1月前 20阅读 均值漂移聚类算法的原理均值偏移聚类算法 1 MeanShift(均值偏移)算法1.1 基本思想核心概念:沿着密度上升方向寻找聚簇点(爬山算法)。均值偏移(Mean shift)聚类算法是一种基于滑动窗口(sliding-window)的算法,它试图找到密集的数据点。它还是一种基于中心的算法,它的目标是定位每一组群...
为改进传统的模糊C均值聚类 (FCM)算法应用于图像分割时计算代价大,性能依赖于初始聚类个数和聚类中心,分割过程中易陷入局部极值的问题,提出一种基于均值漂移和模糊C均值聚类 的图像分割算法.首先,利用优化的均值漂移算法对原始图像进行分割,分割后形成带权的分割图像并且得到聚类数目和聚类中心;然后,以带权分割图像为输...
其次,在基本模型的基础上,本着优化谱聚类分割算法性能和降低计算复杂度的思想,提出基于区域的多级谱聚类分割方法,将聚类的对象由像素点转化为区域。采用分水岭和均值... 何心琪 - 哈尔滨工程大学 被引量: 0发表: 2014年 利用核传递进行图像分割的方法 本发明公开一种利用核传递进行图像分割的方法,解决现有方法的存...
mp.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='+', c='gold', s=1000, linewidth=1) mp.show() 均值漂移算法 首先假定样本空间中的每个聚类均服从某种已知的概率分布规则,然后用不同的概率密度函数拟合样本中的统计直方图,不断移动密度函数的中心(均值)的位置,直到获得最佳拟合效果为止。这些概率密度函数...
摘要 本发明,提供的是一种结合均值漂移算法和谱聚类分析的图像分割方法,是一种提高了分割精度和计算效率的二级分割算法。包括对原始图像增强去噪;选取像素特征进行均值漂移分割;提取小区域的有效特征,将分割后的区域作为谱聚类分析的对象,分类得到最终准确的分割结果。本发明利用均值漂移的梯度自适应上升搜索的理念,对水声...
专利名称 基于均值漂移聚类的WOA-QRLSTM水库入库流量概率性预测方法 申请号 2021114112182 申请日期 2021-11-25 公布/公告号 CN113935550A 公布/公告日期 2022-01-14 发明人 何耀耀,周京京,张婉莹,朱创,刘玉婷,洪晓宇 专利申请人 合肥工业大学 专利代理人 陆丽莉;何梅生 专利代理机构 安徽省合肥新安专利代理有限...
图5是用本发明方法对编号为c的自然图像的分割结果与人工分割结果的对比图。 图6是用本发明方法对编号为d的自然图像的分割结果与人工分割结果的对比图。 具体实施方式 参照图1,本发明的实现步骤如下: 步骤一:对待分割图像进行归一化处理。 输入如图2(a)所示的自然图像it,i=1,2,…,n,n表示图像数据集中待分割...