搜索资源列表
FCM聚类算法
- 图像处理方面，标准FCM聚类算法源代码，可以根据自己论文的需要进行修改，重要的是完全显示了算法的实现过程，是对你绝对有用的好东东！
聚类算法
- 聚类算法
在matlab下的k-均值聚类进行图像分类分割处理
- 在matlab下的k-均值聚类进行图像分类分割处理,In matlab under the k-means clustering for image classification be dealt with separately
lankton_stereo.rar
- 较全的mean shift算法合集，有基于mean shift算法的图像平滑处理，图像分割，图像聚类,Than the entire collection of the mean shift algorithm, the mean shift algorithm based on image smoothing, image segmentation, image clustering
pc
- 利用相位一致性提取图像边缘，K-means聚类后区域生长进行图像分割，附参考论文。-Using phase coherence image edge extraction, K-means clustering image after region growing segmentation, attached reference paper.
Ncut
- 自己写的Normalized Cut图像分割，聚类程序，程序非常清晰，花了很长时间调试。-Normalize Cut
kmeans
- 快速K均值聚类图像分割算法源代码，能很好的实现图像的分割处理-Fast K-means clustering algorithm for image segmentation source code, can achieve very good to deal with image segmentation
ClusterAnalysis
- 现在我们给定两幅ALV路标的捕捉图像，我们实际工作中首先要捕获路标（这里我们假定环境中已经有路标），而此时的景象是难以预知的：我们不知道路标在什么位置、是什么路标、除了路标还有那些图像模式？ 基本要求：使用本章学习的K－平均算法，以颜色分量（或几何性状）作为坐标参数，对景象图进行聚类分析，要求最后的分类结果将路标（可能包括少量相似区域）聚类为一个模式类别。试验报告同前面一样，要求给出样本模式点，绘制坐标图（标出各个聚类中心的迭代移动轨迹） ，绘制算法框图，给出结论。并检查上机结果。 -e
julei
- \图像模式识别—VC++技术实现，杨淑莹编著，可实现图像聚类-Image Pattern Recognition-VC++ Technology, edited by杨淑莹, achievable image clustering
kmeans
- 这个应用程序是使用k均值聚类算法分割一个灰度图像-Application of kmeans clustering algorithm to segment a grey scale image on diferent classes.
KFCMClust529
- 标准的模糊C聚类算法程序，做聚类图像处理的非常有用-the corresponding algorithms are called kernel fuzzy c-means (KFCM) and kernel possibilistic c-means (KPCM) algorithms. And some test results are given to illustrate the advantages of the proposed algorithms over
loc_im_MSfilter
- 基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理。-Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
c_mean
- 用matlab实现的c均值聚类算法，用于图像分割，分割效果很好-Matlab achieved with c-means clustering algorithm for image segmentation, segmentation well
hehanshufcm
- 用Matlab实现基于核函数的C均值聚类图像分割，实验好，好用-Using Matlab implementation of kernel-based C-means clustering image segmentation, experimental is good, easy to use
ImageFusion
- 数字图像的加噪、去噪、聚类分析和融合的Matlab实现。-Plus digital image noise, denoising, clustering analysis, and integration of Matlab implementation.
K_MeansSeg
- KMeans图像聚类分割：用K-Means聚类方法来对图像进行分割。主要是对图像的颜色进行聚类。开发环境：VC6，需要安装OpenCV。-KMeans clustering in image segmentation: with K-Means clustering approach to image segmentation. Mainly the color of the image cluster. Development Environment: VC6, need to install
wang
- 基于积分区域匹配的一种图像聚类算法实现过程研究论文，主要用于基于内容的图像检索。-A region matching based on integral image clustering algorithm process research papers, mainly used for content-based image retrieval.
点聚类
- 对图像中的检测点进行聚类，生成图像框，基于opencv(Clustering the image detection points to generate rect based on OpenCV)
K均值对图像进行聚类分析
- 用k-means算法对图像进行聚类，适合于初学者(K-means algorithm for clustering images, suitable for beginners)
K—均值聚类提取
- k均值聚类提取，适合学习。先将RGB图像转换到LAB空间，在LAB空间进行聚类分割。(K-means clustering is suitable for learning. First convert the RGB image to LAB space and perform clustering and segmentation in the LAB space.)