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图像分割使用K聚类方法

于 2022-03-17 发布 文件大小:2.33 kB
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代码说明:

k-均值是一个最简单的无监督学习算法,解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群(假设k集群)固定。其主要思想是定义K中心,每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式,因为不同的位置会导致不同的结果。因此,更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每个点属于一个给定的数据集和它关联到最近的质心。如果没有点等候,第一步是完成和早期集运做。在这一点上,我们需要重新计算钾的新重心为从上一步产生的集群的重心。当我们这些钾的新重心,一个新的结合也要做相同的数据设置点和最近的新的质心之间。一个循环已经生成。由于这种回路我们可能注意到K重心位置改变自己一步一步直到没有更多的变化做。这个代码使用MATLAB的内部功能和记忆preallocations应用Kmeans算法的快速实现。这是一个高效的代码用于聚类的灰度或彩色图像或可用于群集的多维数组。

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    Zernike矩是基于Zernike多项式的正交化函数,所利用的正交多项式集是1个在单位圆内的完备正交集。当计算1幅图像的Zernike矩时,以该图像的形心(也称作重心)为原点,把像素坐标映射到单位圆内。Zernike矩是复数矩,一般把Zernike矩的模作为特征来描述物体形状。1个目标对象的形状特征可以用1组很小的Zernike矩特征向量很好的表示,低阶矩特征向量描述的是1幅图像目标的整体形状,高阶矩特征向量描述的是图像目标的细节。(The Zernike moment is based on the orthogonalization function of Zernike polynomials, and the set of orthogonal polynomials used is 1 complete orthogonal sets in the unit circle. When calculating the Zernike moments of the 1 images, the pixel coordinates are projected into the unit circle with the centroid of the image (also called the center of gravity) as the origin. The Zernike moment is the complex moment. The Zernike moments are usually used as the features to describe the shape of objects. The shape features of the 1 target objects can be expressed well with 1 sets of very small Zernike moment eigenvectors. The low order moment feature vectors describe the overall shape of the 1 image targets, and the high order moment feature vectors describe the details of the image target.)
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