% 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。
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,...
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...
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;A = dou...
对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE L*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CIE L*a*b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. ...
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); ...
本文详细介绍了在MATLAB中利用K均值聚类技术自动分割颜色，尤其在RGB和L*a*b*颜色空间中的应用，以优化图像分割效果。步骤1：首先，从图像文件中读取组织染色图像，如H&E染色，以帮助区分蓝-紫色和粉红色组织。步骤2：在RGB空间尝试聚类，将图像分为三类，但结果可能不理想，因为RGB颜色空间中的亮度和...
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...
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...
基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。 算法步骤: ①随机选取K个初始聚类中心; ②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心; ③对每个...