计算机视觉中的图像理解包括目标检测、特征提取和目标识别等,都依赖于分割的质量。 目前,图像分割算法一般是围绕亮度值的两个基本特性设计的:不连续性和相似性。亮度值的不连续性的应用途径主要是基于像素点特性(如灰度值)的不连续变化分割图像,如最常用的边缘检测。而利用亮度值的相似性可以形成一套机制,即依据事先...
1. 为全局阈值T选择一个初始的估计值 2. 用T分割图像,产生两组像素:G1由大于T的像素组成,G2由小于T的像素组成 3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2 4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2) 5. 重复步骤2-4,直到连续迭代中的T值差小于一个预定义的参数ΔT 算法实现 1voidthreshold(short...
模糊C均值聚类(FCM)图像分割法是一种典型且常用的模糊聚类图像分割算法,该方法原理简单,迭代过程能够自适应,但是该方法也存在一些明显的缺陷:对噪声敏感且对重叠部分图像分割不准确。鉴于此,在已有的改进FCM算法的基础上,本文将模糊集扩展为直觉模糊集,并结合图像的空间信息提出了一种基于直觉模糊 C均值聚类(IFCM)算...
快速模糊 c-means clustering(快速模糊 c 均值聚类)是一种在图像处理中用于图像分割的有效技术。图像分割的目的是将图像划分为不同的区域或部分,以便于后续的分析和处理。 快速模糊 c-means clustering 方法基于数据的相似性对图像中的像素进行分组。它通过计算像素之间的特征距离和相似性,将相似的像素归为同一类或簇...
从图1可以看出,采用FCM聚类算法的分割结果(二值化),分割出的目标区域(胰腺)的边界比较模糊;采用本文算法得到的分割结果(二值化)分割出的目标区域边缘与原始图像中胰腺的边缘比较符合。 在实际的医学应用中,图像分割结果的好坏直接影响医生对病人的诊断。采用FCM方法使得分割结果中的目标边界过于模糊。本文在FCM算法的...
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 ...
4 下一个计算距离子函数 function out = distfcm(center, data)5 所以这些函数都是用matlab 自带的函数，包括子函数，你可以把所有的函数放在一个M文件中 下面将贴出我自己的关于FCM的全码，都是在自带函数基础上改的，6 接着进行图像分割，调用代码如下，可以直接输入在命令窗口中，这段代码大家要好好研究 7...
迭代式的图像分割的C语言代码 直接PO代码: 1#include <stdio.h>2#include <math.h>3#include"graphics.h"45/*6功能: 在整型数组中找到最小值和最大值7输入: 整型数组;数组大小;接收最小值;接收最大值8结果: 得到数组中的最小值和最大值9*/10voidGetMinMaxInt(int*arr,intn,int&min,int&max);11/*...
所 谓聚类就是将没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干类,使类内样本的相 似性尽可能大,而类间样本相似性尽可能小。聚类分析的研究主要以聚类算法为 主,聚类算法是有一种有效的图像分割算法,也是目前较常用的分割算法。由于 图 君,已阅读到文档的结尾了呢~~...
基于模糊C均值聚类算法的医学图像分割研究.docx,PAGE 2 基于模糊C均值聚类算法的医学图像分割研究 摘要 图像分割是分析处理图像的关键技术,对于复杂的医学图像而言是十分重要的。 目前主要还是靠专业医生人工分割医学图像,得到诊断结果,未来可以朝着自动分割 的方向继续