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基于改进K均值的图像分割算法-第29卷第5期2013年10月哈尔滨商业大学学报（自然科学版）Journalof...首页文档视频音频文集文档
前面的文章讲解了图像锐化和边缘提取技术，该篇文章将开始围绕图像分割进行讲解。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。
毕业论文（设计）基于聚类分析的图像分割算法.图像分割是将一副图像分为若干个互不重叠的区域，有相同的属性和意义。.图像分割作为图像处理的一个重要环节，普遍用于医学、军事、交通等各计算机视觉范畴，是目前最热门的研究课题之一。.其分割的...
毕业论文（设计）基于聚类分析的图像分割算法.doc,摘要图像分割是将一副图像分为若干个互不重叠的区域，有相同的属性和意义。图像分割作为图像处理的一个重要环节，普遍用于医学、军事、交通等各计算机视觉范畴，是目前最热门的研究课题之一。
针对图像分割中K均值算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感的问题,提出了一种将自适应人类优化算法与K均值算法相结合的聚类算法.该算法利用自适应人类学习优化算法初始化聚类中心,提高K均值算法的稳健性.结果表明,该算法聚类得到的标准差相比传统K均值算法和基于粒
实现将K均值聚类算法用于图像的分割(以下采用一张比较常见的图片,这张图片即为下面使用的test1.png,当然,也可采用别的图片,用小黄人做实验只是因为效果比较OK)k均值聚类结果受到所选...
本文主要从这两个方面入手,分别对K均值聚类算法进行实现和改进。选取初始样本点,使用了直方图进行决策;而聚类依据的定义上,从单纯的灰度改进到基于灰度、空域的...
K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类...
基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。图像分割是图像处理中一种重要的图像分析技术。本论文分析了K-均值聚类算法分割,并重...
【摘要】:K均值算法利用K个聚类的均值作为聚类中心,通过对比样本到各聚类中心的距离,将样本划分到距离最近的聚类中,从而实现样本的聚类.分析了K均值算法的基本原...