文章提出了一种自动确定聚类数目的Ｋ－均值聚类算法，并基于这种算法介绍了一种彩色图像区域分割方法。这种方法首先选择合适的彩色空间，抽取图像的像素点颜色、纹理（Ｔｅｘ－ｔｕｒｅ）及位置等特征，形成特征向量空间；然后，在此特征空间中，运用提出的方法进行聚类和图像区域分割；最后，抽取图像区域的特征。本文提出的...
1 简介 对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 2 部分代码 clc clear close al...
对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE L*a*b颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE L*a*b空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 2 部分代码 clc 1. close all 1. I...
结果与分析1原始图像2k均值分割后的图像3改进的k均值分割后的图像图31实验表明基于粗糙集理论和k均值聚类算法的图像分割方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量提高了分类精度和准确性而且对于低对比度多层次变化背景的图像的形状特征提取具有轮廓清晰算法运行速度快内存占用小等特点是一种有效的灰度图像分割算法...
基于K均值聚类的图割医学图像分割算法
基于K均值聚类分割彩色图像算法的改进
基于改进的 K-均值聚类图像分割算法 柳娟,满家巨 (湖南师范大学数学与计算机科学学院,湖南长沙 410081 摘要:K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于 K-均值聚类的改 进算法,并应用于图像分割。针对 K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点,通过 替换中心点,比较代价函数,来达到改进划分结果的目的。
基于K均值聚类的成熟草莓图像分割算法
摘要 本发明涉及一种视频检测中基于面积匹配优化K-均值聚类算法的图像分割处理方法,其首先提取前后帧图像的车辆特征点,然后对比前后两帧车辆的面积重叠情况,提取面积重叠区域内特征点位置和剩余特征点位置,分别求取两组特征点均值作为待分割的两类初始聚类中心点,然后进行K-均值分割,根据输出的聚类结果修正面积重叠区域内...
基于改进的K-均值聚类图像分割算法 维普资讯 http://www.cqvip.com