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...
边缘分割:对图像边缘进行检测,即检测图像中灰度值发生跳变的地方,则为一片区域的边缘。 直方图法:对图像的颜色建立直方图,而直方图的波峰波谷能够表示一块区域的颜色值的范围,来达到分割的目的。 特定理论:基于聚类分析、小波变换等理论完成图像分割。 3. 实例描述 目标:利用K-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类。
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 根据当前聚类中心,利用选定的度量方式,分类所有样本点 计...
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 完整代码 clear all; close all; clc;...
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); ...
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. ...
means聚类算法的概述 5 2.2 图像分割和Python语言的概述 6 三、 K-means聚类算法和在图像分割中的应用 8 3.1 基本思路 8 3.2 原理与性质 9 3.3 算法框架 9 3.4 Python实现 13 3.5 K-means在图像分割中的实现 17 四、总结 22 五、参考文献 23 基于K-means的聚类算法在图像分割中的研究摘 要 图像分割是...
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...
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。根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的...
基于K-means聚类算法的图像区域分割处理系统是由河北师范大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1639252,属于分类,想要查询更多关于基于K-means聚类算法的图像区域分割处理系统著作的著作权信息就到天眼查官网!