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,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
imshow(label2rgb(result)),title(strcat('K=',num2str(k+2),'时RGB通道分割结果')); 图1.不同簇数情况下图像分割结果 1.聚类和分类 k-means聚类算法是无监督算法,需区分“聚类”与“分类”的差别,作为聚类算法只需知道如何比较不同对象之间的相似度,比如说人可以直观感受到一个事物与另一个事物的相异度,...
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;...
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...
基于蜣螂优化算法优化kmeans实现图像分割的优点在于它可以避免陷入局部最优解,并且能够得到更好的分割结果。此外,蜣螂优化算法还可以应用于其他图像处理任务中,例如图像去噪、图像增强等。 总之,基于蜣螂优化算法优化kmeans实现图像分割是一种有效的方法。它可以避免kmeans算法的局限性,并且能够得到更好的分割结果。在未来...
1 概述 麻雀搜索算法是一种基于群体智能的优化算法，其核心在于通过群体协作逐步寻优。在图像分割领域，麻雀搜索算法被应用于KMeans算法的优化，旨在通过改进初始化和结果处理方式，实现更精准的图像分割。具体实现步骤如下：1. 对输入图像进行预处理，如缩小或降采样，以节省计算资源和时间。2. 初始化麻雀...
【图像分割】基于模糊核聚类算法KFCM实现医学图像分割matlab代码,1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变
模式识别经典算法——Kmeans图像聚类分割(以最短的matlab程序实现),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
通过K-means算法,并用matlab程序来实现,将给定了7幅遥感图像通过处理,分成水域、居民区和其他三类区域。并用RGB彩色进行标记划分,这样看起来更易识别。 上述的K-means算法是在类别数k给定的情况下进行的。当类别数未知的情况下,在使用k-均值算法时,可以假设类别数是逐步增加的。例如,对k=1,k=2,k=3,…,分别...
简介:【聚类分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割附matlab代码 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...