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将维对分和K均值算法分割图像
- 利用聚类算法分割图像，将维对分法只可将图像分为2部分，可以作为二值化的代码,K-均值法可将图像分为任意多部分。程序直接采用R、G、B三色作为特征参数，聚类中心为随机值，当然也可以采用其他参数，程序编译为EXE文件后速度还可以接受，但尚有改进的余地，那位高手有空修改的话，请给我也发份代码。-clustering algorithm using image segmentation, Victoria right method can only image is divided into two p
Grap_image_segment
- 这是一个用一种改进的谱聚类方法实现图像分割的车程序-with an improved spectral clustering method of image segmentation vehicle
noseecluster
- 聚类分析技术有着广泛应用.因为在对图像进行聚类分析时,通常缺少可资利用的先验知识,所以需要采用无监督的聚类算法.为了适应图像检索的需要,提出了一种新型的无监督聚类方法,即根据离群点信息来自动确定聚类算法的终止时机.此方法还弥补了现有聚类算法在离群点识别、使用上的缺欠.为验证其可行性,用其改进了CURE和ROCK两个经典算法.实验表明,改进后的两个算法都能自动终止,并能取得优于以往的聚类效果. -clustering analysis techniques have wide applicatio
KAVERAGE
- 图像检索中的K—均值聚类，以及改进的K——均值聚类算法
texture
- 为进一步进行纹理特征分析，从纹理的方向性人手，给出了纹理方向的数学定义式，合理选择差异函数， 构造了具有物理意义的纹理方向描述特征向量．数据处理方面，运用模糊贴近度的概念，结合改进后的属性均值聚 类算法，对一类具有方向性的纹理图象进行分类与分割实验，取得了较好的结果．试验表明，该方法对纹理的方向 性有很好的描述能力． 关键词 图象分割 纹理方向 纹理分割 神经网络 模糊聚类
FCM_Cluster
- FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。
HoughTrans
- Hough变换的实质是将图像空间内具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形式联系起来的参数空间累积对应点。在参数空间不超过二维的情况下， 这种变换有着理想的效果。但是，一旦参数空间增大，计算量便会急剧上升，同时耗费巨大的存储空间，耗时也随之猛增。就此，多年来国内外众多学者针对具体情况对常规Hough变换进行了多方面的探索，并提出了许多有价值的改进方法。-Hough transform is essentially the image space has a certain rel
kmeans
- 一种改进的均值聚类算法，能很好的利用与图像分割技术-k-means cluster
pso3
- 为寻求复杂多峰函数的全局最优解问题, 提出了新型混合算法。该算法由带共享函数 的遗传算法、移民技术、聚类算法和改进的Pow ell 算法组成。由于上述算法的有机配合, 提高了 混合算法的全局和局部搜索能力。油藏系统应用实例和仿真实例证明了算法的有效性-Complex multimodal function to find a global optimal solution of problem, a new hybrid algorithm. The algorithm function
work
- 针对FCM算法的运行时间长和计算量大的问题，提出了改进的FCM算法，先将图像分割成窗口大小的子块，然后以子块为单位提取特征向量，用FCM聚类粗分割，然后对边缘子块，以像素为单位从新提取特征向量，进行细分割。分割后的结果提高了运行速度和分割精度。-For the FCM algorithm and the calculation of long run the problem of large proposed improved FCM algorithm, first image into bl
FCM-vs-ESSC
- 模糊聚类图像分割，还包括spectral clustering及其改进版（按照pr2010某paper）-image segmentation using fuzzy c means & spectral clustering
fcm2
- 基于改进的FCM聚类算法对图像进行分割，步骤清晰，有中文说明-FCM clustering algorithm based on improved image segmentation, clear steps, a Chinese descr iption
improved-MSER-algorithm-
- 本文在比较多种仿射不变性区域的基础上，选取最大稳定极值区域(MSER)对图像内容进行分割和提取，并通过构造仿射不变量的方法，对提取出来的区域进行规整化，进而从规整化的区域中提取SIFT描述子，然后根据匹配目标的需要进行特征的组合、变换，以形成易于匹配、稳定性好的特征向量，从而把图像匹配问题转化为特征的匹配问题 通过改进的K均值算法对特征向量进行聚类，聚类中心作为图像的视觉关键词:利用视觉关键词的思想，把文本检索技术领域的方法移植到图像检索应用上；并研究视觉关键词之间的空间约束关系。-Most r
test_FLICM
- FLICM一种基于模糊局部信息C均值聚类方法，是对传统FCM聚类方法的最近改进方法，具有更强的鲁棒性，效果明显优于传统算法。-A novel and robust FCM framework for image clustering called Fuzzy Local Information C-means (FLICM) clustering algorithm.
FuzzyClusteringToolbox
- 模糊C均值聚类是在HCM的基础上改进而来的，更能客观合理的对样本进行分类。-Fuzzy C-means clustering is improved on the basis of HCM, the more objective and reasonable to classify the samples.
KFCM-nuclear-clustering-algorithm
- 核聚类算法KFCM源代码，对传统FCM算法的改进-Nuclear clustering algorithm KFCM source code, the traditional FCM Algorithm
jiyuISODATA
- 基于改进模糊ISODATA算法的遥感影像非监督聚类研究-Algorithm based on improved fuzzy ISODATA unsupervised clustering of remote sensing images
FCMLSM
- 一种改进的基于整合空间的模糊聚类的水平集分割方法，分割效果比较好-An improved integration of space-based level set of fuzzy clustering segmentation, segmentation is better
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 background, and information entropy