三、K-means聚类算法在图像分割中的应用 在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,从而实现...
图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 1. 应用 在机车检验领域,可以应用到轮毂裂纹图像的分割,及时发现裂纹,保证行车安全。
彩色图像作为原始数据,基于K-means聚类算法对图像进行分割实验,并采用混淆矩阵方法检验K-means算法的性能.实验结果表明:Tree和Boy彩色图像的RGB(三原色)特征空间分割精度分别为57.6%和60.4%;而Lab特征空间分割精度分别为62.8%和65.3%.这说明Lab特征空间比RGB特征空间的精度更高,更适合应用于K-means聚类算法分割彩色图像...
本课题针对K-means在聚类算法在图像分割中的应用。传统的K-means在聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得明显的效果。根据我的了解在使用K-means算法时会用到Python语言...
随着深度学习等新技术的发展,越来越多的图像分割算法被提出,其中K-Means算法是一种经典的聚类算法,其在图像分割领域也有着广泛的应用。本文将针对K-Means算法在图像分割领域的应用进行研究,通过对其原理、实现、优化等方面的分析和讨论,提出一种基于K-Means算法的高效图像分割技术。 第二章K-Means算法原理与流程 K-...
实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。 1.1 算法思路 随机选取聚类中心 ...
利用matlab软件,通过K-means算法的方法处理给定的7幅遥感图像,将其分成水域、居民区和其他三类区域。 二实验方法: 1 遥感图像的分类[1] 遥感图像是通过反映地物光谱信息的像元亮度值及反映地物空间信息的像元空间变化来表征不同地物的。对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征(能够反映地物光谱信息...
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 完整代码 clear all; close all; clc;A = dou...
function[mu,mask]=kmeans(ima,k) %功能:运用k-means算法对图像进行分割 %输入:ima-输入的灰度图像k-分类数 %输出:mu-均值类向量mask-分类后的图像 ima=double(ima); copy=ima; ima=ima(:); mi=min(ima); ima=ima-mi+1; s=length(ima); ...
通常使用到的图像分割的方法可以分为:基于边缘的技术基于区域的技术基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。 1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法,通过比较样本之间的相似性,将形式的样本划分到同一个类别中,K-Means算法的基本过程为:初始化常数 ,随机初始化k个聚类中心重复计算以下过程,直到...