使用rgb2lab将图像转换为Lab色彩空间。 lab_he=rgb2lab(he); 第3 步:使用 K 均值聚类对ab空间中的颜色进行分类 聚类是一种为对象分组的方法。K-means 聚类将每个对象放在空间中具体位置上。它找到分区,使得每个集群中的对象尽可能彼此靠近,并尽可能远离其他集群中的对象。K-means 聚类要求您指定要分区的聚类数...
% 使用 k 均值聚类将图像分割成两个区域。 L = imsegkmeans(RGB,2); B = labeloverlay(RGB,L); % 使用每个像素邻域中的纹理信息来补充图像。要获取纹理信息,请使用一组 Gabor 滤波器对图像的灰度版本进行滤波。% 创建一组 Gabor 滤波器(包含 24 个),覆盖 6 个波长和 4 个方向。
一、前言 此示例说明如何使用 K 均值聚类自动分割颜色。 聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类将每个对象视为在空间中有一个位置。它将对象划分为若干分区,使每个簇中的对象尽可能彼此靠近,并尽可能远离其他…
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 K均值聚类算法(HCM,K-Means)介绍 K均值聚类(K-Means),即众所周知的C均值聚类,已经应用到各种领域。它的核心思想如下:算法把n个向量xj(1,2…,n)分为c个组Gi(i=1,2,…,c),并求每组的聚类中心,使得非相似性(或距离)指标的价值函数(或目标函数)达到最小。当选择欧几里德距离为组j中向量xk与相应聚类...
matlab PCNN 图像分割 matlab对图像进行分割 实验目的 充分利用所学各种图像处理技术,实现对图像的综合处理,加深对基础知识的理解和应用。 实验内容 (1)将已知图像进行消噪处理; (2)对彩色图像进行目标和背景分析; (3)自编多种分割算法(其中必须包含:最大类间分割、基于迭代的阈值分割、基于Hough变换、基于kmeans...
步骤 1：读取图像 在 MATLAB 中读取图像，这是带有苏木精和曙红染色的 H&E 组织图像。这种染色方法有助于病理学家区分染成蓝-紫色和粉红色的组织类型。步骤 2：使用 K 均值聚类对 RGB 颜色空间的颜色进行分类 在 RGB 颜色空间中使用 K 均值聚类将图像分割成三个区域。对于输入图像中的每个像素，...
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); ...
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...