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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…
用于图像的聚类方法整理-前置过程 用于图像的聚类方法整理-前置过程 聚类（Clustering）：指按照某个特定的标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大；聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 完整的聚类过程： 数据准备：特征标准化、降维 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征，并将其存储在向量…
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…