搜索资源列表
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- 5基于快速谱聚类的图像分割算法 5 image segmentation algorithm based on fast spectral clustering(5 image segmentation algorithm based on fast spectral clustering)
k-means-image-segmentation-master
- k-means 聚类和分割的图像处理方法(k-means and segement image process)
Experiment Three
- matlab的聚类算法实现图像分割,效果很好(Image segmentation by clustering in matlab)
ncut
- ncut在图像分割中的应用及实现（基于谱聚类的理论）(Application and implementation of NCUT in image segmentation)
FCM
- 模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像，该算法可以进行图像的分割(Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm to segment images, which can be used for image segmentation)
超像素分割下载代码
- 针对图像的超像素图像分割，聚类，效果不错(Super pixel image segmentation)
FCM
- 利用模糊C聚类（FCM）的方法对彩色图像进行分割，期中可以用不通的特征向量来表征图像的特征(The method of fuzzy C clustering (FCM) is used to segment the color image. In the period of time, the feature vectors can be used to characterize the features of the image.)
CureDemo
- 实现的cure聚类的demo。算法在开始时，每个点都是一个簇，然后将距离最近的簇结合，一直到簇的个数为要求的K。它是一种分裂的层次聚类。算法分为以下6步： 1）从源数据对象中抽取一个随机样本S。 2）将样本S分割为一组划分。 3）对划分局部的聚类。 4）通过随机取样提出孤立点。如果一个簇增长得太慢，就去掉它。 5）对局部的簇进行聚类。 6）用相应的簇标签标记数据。(The implementation
87361043sparse-subspace-clustering
- SSC经典的稀疏子空间聚类算法，matlab代码，可用于图像分割，图像识别等(SSC based matlab,can be used for image segmentation,image recognization and so on)
用FCM实现分割
- 基于模糊C-均值聚类算法的图像分割，消除二值分割的非此即彼的缺陷(Image segmentation based on fuzzy C- means clustering algorithm eliminates the defects of two value segmentation.)
基于 K-means 聚类算法的图像区域分割
- 本程序使用matlab软件，实现了基于K-means聚类算法的图像分割。(Image split based on K-means was done by using Matlab.)
tvnpv
- 用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。( For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Particle image segmentation
image_segmentation
- 使用k-means聚类实现多光谱图像分割，并配有高维视图查看聚类结果(Clustering algorithm for multispectral image segmentation)
puju(yiwei)
- 使用谱聚类算法进行图像分割，提取目标区域(pujulei algorithm used to image cut)
基于 K-means 聚类算法的图像区域分割
- 基于K-means聚类算法的图像区域分割(Image region segmentation based on K-means clustering algorithm)
SVM
- 用于医学图像的支持向量机分割，没有嵌套，简单易懂，对学习聚类分割有很大的帮助(Mean clustering segmentation for medical images, no nesting, easy to understand, great help for learning clustering segmentation)
2b509aabc32f4a3be87b452a94226f45
- 结合模糊C均值聚类算法与水平集方法的图像分割代码，分割效果良好。(The image segmentation code based on fuzzy c-means clustering algorithm and level set method has a good segmentation effect.)
meanshift聚类
- 医学图像分割方法的研究较多,而对分割算法的评价方法的研究却很少的问题,提出了一种判断和比较医学图像分割算法优劣的评价方法。首先对现有的几种评价方法进行了综述,并总结出了一套评价系统。可靠性、精确性、区域统计特性和效率是评价一个分割方法的4个重要参数(There are many researches on medical image segmentation methods, but there are few researches o
meanshift_filter
- 利用meanshift算法对图像进行滤波。meanshift可用于滤波、追踪、聚类、分割等(The image is filtered by means of shift algorithm. Meannshit can be used for filtering, tracking, clustering, segmentation, etc.)
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the backgr