图像聚类方法整理-基于密度的聚类方法 图像聚类方法整理-基于密度的聚类方法 K-means系算法对于凸性数据具有良好的效果，能够根据距离来讲数据分为球状类的簇，但对于非凸形状的数据点就有些无能为力了，当K-means算法在环形数据的聚类时，分类效果如下所示：   1. DBSCAN 从上图可以看出，K-means聚类产生了错误的结果，这个时候就需要用到基于密度的聚类方法了，该方法需要定义…

图像聚类方法整理-划分式聚类方法 图像聚类方法整理-划分式聚类方法 划分式聚类方法需要事先指定簇类的数目或者聚类中心，通过反复迭代，直到最后达到“簇内的点足够近，簇间的点足够远”的目标。经典的划分式聚类方法有K-means及其变体K-means++、bi-Kmeans、kernel K-means等 1. K-means 1.1 经典的K-means算法的流程如下： 选择初始化的个样本作为初始聚类…

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割原理 基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割原理 图像分割概述 图像分割就是把图像细分为构成它的对象或子区域，这些区域是互不相交的，每个区域都满足特定区域的一致性。分割的程度主要取决于人们想要解决的问题，当感兴趣的区域或对象已经被区分出来，分割就算是完成了。计算机视觉中的图像理解，包括目标检测、特征提取和目标识别都依赖于图像分割的质量。 目前，图像分割算法一般…

FRFCM笔记   Fast and Robust Fuzzy C-Means Clustering Algorithm Based on Morphological Reconstruction and Membership Flitering - FRFCM FCM：保留更多原始图像信息。但是由于只考虑灰度信息而不考虑空间信息，对于纹理和背景复杂的图像或被噪声破坏的图像，无法进行分割…

FLICM笔记 FLICM笔记 A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm -Stelios Krinidis and Vassilios Chatzis FLICM提出的目的 传统的FCM算法在大多数无噪声图像上的效果比较好，但是它对噪声和其它成像的伪影十分敏感，因为FCM虽然考虑到每个像素点对于聚类中心的隶属度，但…