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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
K-L变换类
- KL变换是图像处理的常规算法，文件里四该变换的类-KL transform is the conventional image processing algorithms, the paper four categories Transform
sambhare
- matlab编写的纹理图像分割 gussian滤波后k-means聚类 并将不同区域用线条表示出来 除m程序还包括测试图片、pdf文件、ppt文件、doc文档
20090501SleepingKoala
- 所上传文件包包括6种vc++源代码：使用opencv的实现可视图的静态路径规划；简单的svm算法；基于vc2008的图像匹配（多工程结构）；基于局部搜索的K-means聚类算法；三维匹配中的ICP算法；视觉tracking中的condensation算法-Upload file package, including the six kinds of vc++ source code: using opencv to view the realization of the static path
a
- 对于彩色图像的 k均值算法的matlab代码 文件置于c盘根目录-Colored graphics k-means algorithm matlab code
imagesegmentation
- 压缩文件里有四种图像分割的算法源代码，即阈值法、区域增长法、分裂合并法和K均值法。图片可用于检验。-The rar folder includes four source code of image segmentation,ie.thresholding, region growing, splitting and merging, kmeans. The images are able to be used for evaluation and verification.
ImageRetrieval
- 毕业设计，基于内容的图像检索，支持的检索特征包括 sift,颜色直方图，灰度矩阵，HU不变矩，边缘方向直方图，检索方法使用K-means和K-D树两种，需要OPENCV支持，运行时请先选定一个文件夹来生成特征库，特征库用access数据库保存，只支持JPG文件-Graduate design, content-based image retrieval, search features, including support sift, color histogram, gray matrix,
MYGUI
- 第一章作业： 用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完 成如下实验： 1）打开一个BMP文件 2）将其局部区域的灰度值进行改变 3）另存为一个新的BMP文件 要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 1。打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑。 2。打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 第五章作业 编写一个程序，对输入的图像进
MARK_Kmeans
- 使用k-means算法对一副RGB色彩空间的图像作简单的聚类。根据命令行提示输入聚类的大小K，程序自动计算每一个像素点的归属并着色该点为该类的色彩均值。工程运行于VS2008环境，需要OpenCV支持。Debug目下exe文件可以直接双击运行查看结果。-Using k-means algorithm on an RGB color space images to make a simple clustering. According to the command prompt enter the
K-means-color-image-segmentation
- K-means彩色图像分割，有实验报告，main文件中还有区域生长的算法。-K-means color image segmentation, with experimental report.
shuzituxiangchuli
- 作业一 要求 用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完成如下实验： 1）打开一个BMP文件 2）将其局部区域的灰度值进行改变 3）另存为一个新的BMP文件 要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 作业二 要求 1. 编程实现图像傅立叶高通、低通滤波。 2. 尝试傅立叶压缩。 作业三 要求 编程实现图像DCT高通、低通滤波。并与傅里叶变换比较。 作业四 要求 找一幅曝光不足的灰度（或彩色）图像，按照直方图均衡化方法进行处
Digital-Image-Processing
- 1 打开一个BMP文件，将其局部区域的灰度值进行改变，另存为一个新的BMP文件，要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 2．编程实现图像傅立叶高通、低通滤波。 3.打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑 4.打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 5.编写一个程序，对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵、编码后的平均码字长度、并能够根据编码重建出图像
1372505
- 这是一个关于k-means和E-M的比较文件,里面包括源代码和详细的试验报告()
owddifine
- K-means algorithm, written by visual c++ 6 div hr div B 文件列表 B ： div d()
新建文件夹 (2)
- 字典学习。比如一个向量，是k维的，我现在有一个k*n的字典，其中n>>k，所谓的字典学习，就是在这包含n个向量的字典当中寻找一个线性表示可以表示出当前这个k维的向量。之所以称为“稀疏表示”，因为一般n大于k，比如n=512,k=64。这时候你的字典一定是一个Redundant（冗余的，过剩的）的。因此你的表示里面一定有很多系数为0，因而被称作稀疏表示。 信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们更容易地获取信号中