在颜色分布的峰值处开始,通过滑动窗口不断寻找属于同一类的像素点并统一像素点的像素值。滑动窗口由半径和颜色幅度构成,半径决定了滑动窗口的范围,即坐标$(x,y)$的范围,颜色幅度决定了半径内像素点分类的标准。这样通过不断地移动滑动窗口,实现基于像素点颜色的图像分割。由于分割后同一类像素点具有相同像素值,因此Mean-
以核函数G(x)和带宽h估计密度函数为 确定带宽后,利用Mean shift算法进行迭代计算,在迭代过程中可得到多个稳态点(即峰值),把趋向某个稳态点的像素归于一类,并做好标记,最终得到分类结果(图3)。 图3 Mean shift算法流程 Fig.3 Flow chart of M...
将数据对象投影到主成分分析(PCA)子空间,给出自适应 mean-shift 算法,并在 PCA 子空间内将数据向密度大的区域 聚集,再利用 MST 与图连通分量算法,找出数据的类别数和类标签,据此计算原始空间的密度峰值,并将其作为 K-means 聚类的 初始中心点.对 K-means 的目标函数,聚类精度和运行时间进行比较,结果表明,该...
一个自适应的梯度上升搜索峰值的方法,它可以被应用 于聚类、模态检测、最优化问题等方面 [5~9] 。Comaniciu 等人 [7~8] 把Mean-shift 成功地运用到特征空间的分析,在 图像平滑和图像分割中Mean-shift 算法都得到了很好的 应用。 一幅图像可以表示成一个二维网格点上p 维向量, 每一个网格点代表一个像素, ...
以上步骤的过程实际上就是不断沿着概率密度方向移动的过程,其步长与梯度的大小和该点概率密度有关,在密度大的地方更接近目标概率密度的峰值,Mean-shift算法会控制移动的步长使其小一些,相反在密度小的地方更远离目标概率密度的峰值,Mean-shift算法会控制移动的步长使其大一些,该算法具有收敛性[28]。 3.5 Mean-shift...
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提出一种基于mean-shift理论的快速高精度峰值波长提取方法:首先由质心法得到初始峰值波长,计算出峰值波长对应的mean-shift向量,将峰值波长沿着mean-shift向量移动得到新的峰值波长,对新的峰值波长迭代此mean-shift向量计算及移动流程直至满足结束条件,按照本发明实现的方法与高斯拟合...
,后三个量是每个像素点的颜色分量(蓝、绿、红)。在颜色分布的峰值处开始,通过滑动窗口不断寻找属于同一类的像素点并统一像素点的像素值。滑动窗口由半径和颜色幅度构成,半径决定了滑动窗口的范围,即坐标 的范围,颜色幅度决定了半径内像素点分类的标准。这样通过不断地移动滑动窗口,实现基于像素点颜色的图像分割。由...
,后三个量是每个像素点的颜色分量(蓝、绿、红)。在颜色分布的峰值处开始,通过滑动窗口不断寻找属于同一类的像素点并统一像素点的像素值。滑动窗口由半径和颜色幅度构成,半径决定了滑动窗口的范围,即坐标 的范围,颜色幅度决定了半径内像素点分类的标准。这样通过不断地移动滑动窗口,实现基于像素点颜色的图像分割。由...
在颜色分布的峰值处开始,通过滑动窗口不断寻找属于同一类的像素点并统一像素点的像素值。滑动窗口由半径和颜色幅度构成,半径决定了滑动窗口的范围,即坐标的范围,颜色幅度决定了半径内像素点分类的标准。这样通过不断地移动滑动窗口,实现基于像素点颜色的图像分割。由于分割后同一类像素点具有相同像素值,因此Mean-Shift...