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...
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...
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...
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。实验结果表明,该方法能有效改善聚类中心,提高分类精度和准确性。
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...
要:提出一种基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法。首先,对图像运用meanshift算法进行滤 波,在对图像进行平滑的同时保持图像的边缘;然后,运用K均值算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割的 结果;最后,给出了一种区域合并策略,对初始分割获得的区域进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,算法 ...
基于K均值聚类的图割医学图像分割算法
图像分割K均值聚类Lab颜色空间成熟草莓图像分割是草莓收获机器人识别和定位系统的关键技术.考虑到成熟草莓和其所处环境的颜色特性,在Lab 彩色模式下将K均值聚类用于成熟草莓图像的分割.首先把输入的草莓图像从RGB空间转换到Lab 空间下,然后初始化三个聚类中心进行K均值聚类的迭代算法,最后为消除成熟草莓花托表面细小瘦果...
基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础.应用K均值聚类算法对图像进行分析,分析了图像的空间,色彩以及纹理特征对聚类效果的影响,针对K均值算法的存在的过分割问题提出了一种修正方法,先基于空间,颜色和纹理特征分割图像,再基于色彩及纹理特征进行合并,解决了K均值聚类产生的过分割问题,并...
基于K均值聚类分割彩色图像算法的改进