小波帧的稀疏正则化模糊c均值聚类图像分割 +2 发布于 2023-05-08 16:55・IP 属地重庆 分享 收藏 评论区已关闭 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境 立即登录/注册
摘要:针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似度距离来进行聚类分割图像。实验结果表明,与传统的FCM相比,该方法能显著提高分割质量,尤其是能提高对于图像噪声...
1// 针对图片实现K-means聚类算法.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。2#include"stdafx.h"34floatdistance(RGBx,RGBmean);5intkmeans_img(RGB**Img,LONGImgWidth,LONGImgHeight,ULONGlCount,USHORTK);67int_tmain(int argc,_TCHAR*argv[])8{9//#pragma pack (1)//字节对齐的控制!非常注意!10BITMAPFILE...
51CTO博客已为您找到关于opencv 图像识别聚类教程的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及opencv 图像识别聚类教程问答内容。更多opencv 图像识别聚类教程相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
subplot(1,2,2),imshow(imt); %显示生成的分割的图像 kk= strcat('分割成',int2str(class_number),'类的输出图像'); title(kk);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %ImageSegmentation()函数:实现聚类分割图像%输入:file为灰度图像文件 cluster_n为聚类类别个数 ...
模糊C-均值聚类(FCM)聚类已被广泛应用于分析和理解遥感图像。然而,传统的FCM算法对初始化敏感,并且需要专家用户的估计来确定聚类数。为了克服FCM算法的局限性,本文提出了一种基于自动直方图的模糊C-均值(AHFCM)算法。我们提出的算法有两个主要步骤:1-通过计算直方图每个点的两个方向的斜率,并基于特定规则执行FCM聚类...
摘要:针对模糊C-均值聚类算法分割图像时容易产生模糊边缘的缺点,提出了一种结合图像梯度和模糊C-均值聚类的图像分割方法。该方法利用图像梯度反映出来的目标边界,对由模糊C-均值聚类所获得的聚类区域进行分割,把因模糊性而划分到目标区域的像素点与目标区域进行分离,同时利用区域增长方法找出干扰区域并删除。将该算法应用...
3.基于模糊聚类的图像分割 3.1 图像分割概述 图像分割就是把图像细分为构成它的对象或子区域,这些区域是互不相交的,每个区域都满足特定区域的一致性。分割的程度主要取决于人们想要解决的问题,当感兴趣的区域或对象已经被区分出来,分割就算完成。图像分割是图像处理中的重要问题,也是计算机视觉研究中的一个经典难题。计...
方法/步骤 1 首先，你要知道什么是C均值聚类算法，就是那个公式，你最好要能推出来，其次，要明白matlab中自带FCM 的代码含义，在命令窗中输入 edit fcm; 会在M文件中打开，前面是注释function [center, U, obj_fcn] = fcm(data, cluster_n, options)%FCM Data set clustering using fuzzy c-means ...
1、「[凯鲁嘎吉]的博客:聚类——认识FCM算法 https://www.cnblogs.com/kailugaji/2、「毕业回老家」的博客:基于K-means的图像分割 https://blog.csdn.net/marujie123/article/details/1257216083、「毕业回老家」的博客:基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割原理 ...