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基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割
为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量。实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高。
2022-12-01 14:14:51
768KB
FCM聚类算法;蚁群算法;图像分割;自适应中值滤波;直方图特征
1
超像素分割下载代码.rar_图像分割代码_聚类 图像分割_聚类图像分割_超像素分割
针对图像的超像素图像分割,聚类,效果不错
2022-11-05 21:19:31
3.59MB
图像分割代码
聚类_图像分割
聚类图像分割
超像素分割
1
超像素密度峰值聚类图像分割算法
使用超像素对图像作预处理,用密度峰值聚类进行图像分割
2022-10-05 18:05:56
7KB
SLIC
DPC
图像分割
1
聚类算法:K-means聚类图像分割
1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点是只能应用于连续型数据,并且要在聚类前指定聚集的类簇数。 下面是K-Means聚类算法的分析流程,步骤如下: 第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步,从数据集中随机选择K个数据点作为质心(Centroid)或数据中心。 第三步,分别计算每个点到每个质心之间的距离,并将每个点划分到离最近质心的小组,跟定了那个质心。 第四步,当每个质心都聚集了一些点后,重新定义算法选出新的质心。
2022-05-12 11:59:41
156KB
criteria
k-means
k-means算法
1
C++结合OpenCV实现Kmeans聚类图像分割的案列
利用C++结合OpenCV实现Kmeans聚类图像分割,需要配置OpenCV340版本,其他版本需要更改属性表。
2022-04-13 19:54:33
9.17MB
kmeans
opencv
c++
1
【图像分割】遗传算法优化K聚类图像分割【含Matlab源码 1605期】.zip
0积分下载,代码运行效果图见压缩包
2022-04-10 09:36:32
47KB
matlab
1
基于自适应参数选取得抑制式模糊C均值聚类图像分割算法
这是当年毕设得题目,这传统FCM算法上进行了改进的MATLAB代码
2022-01-13 20:16:20
6KB
FCM,自适应
1
【图像分割】基于matlab蚁群优化模糊聚类图像分割【含Matlab源码 130期】.zip
完整代码,可直接运行
2021-12-27 20:04:24
108KB
matlab
FCM聚类图像分割
用vs2015编写的,编程语言为C++,基于opencv的FCM图像分割代码
2021-11-03 16:54:44
10.78MB
FCM
opencv
c++
1
基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割.pdf
基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割.pdf
2021-08-20 14:13:29
276KB
聚类
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