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 部分代码 clc clear close all %% da...
图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和正余弦优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个正余弦因子并采用正余弦优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于SCA聚类方法对...
的矩阵U,U的每一行成为一个新生成的样本点,对这些新生成的样本点进行k-means聚类,聚成k类,最后输出聚类的结果。这就是谱聚类算法的基本思想。相比较PCA降维中取前k大的特征值对应的特征向量,这里取得是前k小的特征值对应的特征向量。但是上述的谱聚类算法并不是最优的,接下来我们一步一步的分解上面的步骤,总结...
把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果.实例分析证明了算法的有效性和实用性....
【图像分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割matlab代码,1简介对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIEL*a*b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CIEL*a*