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实验一 模糊聚类的图像分割实验目的通过模糊C-均值(FCM)聚类实现图像的分割实现4聚类的扩展算法描述每一个图像的每个像素都有一个信息值而图像处理就是对这些数值进行一定的处理FCM聚类同样也是这样进行图像分割的FCM聚类算法的目标函数为: (1-1) 和的更新等式为: (1-2)对于每一个模糊隶属度由m(1)控制模糊度的权重指
第17 卷 第 4 期
第34卷 第6期
FCM算法在彩色图像分割中的
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第七讲 模糊聚类分析7.1 聚类分析的基本概念聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程 在这一过程中没有任何关于分类的先验知识 仅靠事物间的相似性作为类属划分的准则 属于无监督分类的范畴聚类分析是指用数学的方法研究和处理给定对象的分类聚类分析是多元统计分析的一种 它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分
第 29 卷第4
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级图像分割的定义所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来这些区域是互相不交叉的每一个区域都满足特定区域的一致性常见的分割技术: 阈值分割技术 微分算子边缘检测 区域增长技术 聚类分割技术阈值分割技术全局阈值技术令位于(x y)点的象素灰度为f( x y)选择灰度阈值为则分割的二值图像为:大津阈值技术方法:自动
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