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asdfafsdfe2
- 基于遗传聚类的彩色图像分割,用caj 打开，很好的毕业论文-based on genetic clustering color image segmentation, PRODUCTS opened with a good thesis
200707171151133491
- 一种基于模糊c均值聚类的彩色图像区域分割方法，该方法首先选用适合的彩色空间，然后利用c均值聚类的方法，最终实现图像分割
RegionExtractsdk
- 彩色图像分割算法， 首先rgb到hsv，然后量化，分割成许多个小区域，然后用区域合并算法进行合并，一直预先设定的区域数目或者达到满足的聚类条件为止停止合并
K-Mean
- 遥感影像K均值分类算法，针对bmp彩色图像。VC++6.0编程实现。-K means of remote sensing image classification algorithm for bmp color images. VC++6.0 programming.
juleiseg
- 基于matlab的彩色图像分割，利用k聚类算法-Matlab-based color image segmentation, clustering algorithm using k
Colorimage_segmentation
- 利用K均值聚类实现彩色图像分割,效果不错-Color Image segmentation using K-means clustering
colorimage_seg_VC
- 利用模糊C均值聚类法实现彩色图像分割，Visual c++ 6.0 实现。-color image segmentation using C-means clustering, implementation by Visual c++ 6.0
mean_shift_seg
- 基于meanshift的彩色图像分割，对特征空间进行聚类分析。-mean-shift based color image segmentation
meanshiftsegmentation
- 均值漂移图像分割测试程序,使用meanshift算法对彩色图像进行聚类分割，效果很好，并且显示使用时间、找到的类数，另包含RGB与LUV颜色空间的互相转换，图片矩阵数据转为降维数组等，程序中有详尽的注释和说明，并且配有测试结果图片，非常适合计算机视觉、机器学习、模式识别的朋友参考-failed to translate
Kmeans-MATLAB
- 该代码能够实现K均值聚类算法对彩色图像分割，在MATLAB下实现。-The code can achieve K means clustering algorithm to color image segmentation, in MATLAB to achieve.
fcm
- 模糊C均值聚类，通过设置不同的灰度，可将彩色图像分成若干区域，达到分类的目的。-Fuzzy C means clustering, by setting different grayscale, color images can be divided into several regions, to achieve the purpose of classification.
color-image-seg
- 由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息, 因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题, 彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用, 为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解, 因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述, 即先对各种颜色空间进行简单介绍, 然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述, 并比较了它们的优缺点, 通过比
color-image-segment-code
- 这是一个关于彩色图像分割的报告，内含源代码及处理结果等，图像分割采用K-mean聚类分割方法。-K-mean cluster segment
meanshift-segmention
- meanshift用于图像分割，基于彩色分割，可用于图像聚类-meanshift segmention cluster
kind
- candy边缘检测，彩色图像的边缘检测，K均值聚类，sobel边缘检测（C）其他是matlab程序-candy edge detection, color image edge detection, K-means clustering, sobel edge detection (C) the other is a matlab program
HCI
- 功能：求两幅图像的相似度，进而用于图像检索 尽管一幅彩色图像包含成千上万种颜色,但在多数情况下,图像中少数几种颜色就涵盖了图像中的大多数的象素颜色。这些颜色被称为主色。一些研究表明:使用主色一般不会降低颜色匹配效果。因此考虑一种次优可行的基于聚类颜色特征的相似度计算方法。 -Function: Find the similarity of two images, and then used for image retrieval although a color image con
FCM-Image-Cluster
- 使用FCM和HCM聚类算法对彩色图像进行聚类分割。-Use Fcm and HCM Method to cluster color image.
Kmeans
- 一种基于K均值聚类的彩色图像颜色增强方法，输入已知前景部分RGB值，代码将根据设定值对输入图像进行重新聚类，并进行灰度图像颜色增强，以利于后续二值化处理-K-means clustering-based color image color enhancement method, enter the known foreground RGB values , the code will re-clustering of the input image according
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-Using Fuzzy C-clustering (FCM) method for color image segmentation, mid-term feature vectors can be used unreasonable to characterize the image Feature
k-means
- 实现k均值聚类算法，可以使用彩色图像，通过随机初始化聚类中心，完成聚类(The K-means clustering algorithm can use color images to initialize cluster centers randomly and accomplish clustering.)