当前位置：
首页 资源下载
搜索资源 - k-means image segmentation
搜索资源列表
-
0下载：
利用libsvm进行图像分割，其结果比k-means以及fcm都要好一点-libsvm to image segmentation
-
-
0下载：
用K-MEANS算法进行图像的分割,并且有详细的语句注释-With K- MEANS algorithm for image segmentation, and a detailed statement annotations
-
-
0下载：
基于K-means的优化聚类中心的图像分割算法，改进了FCM算法的缺点-Based on the optimization of K-means clustering center image segmentation algorithm to improve the shortcomings of the FCM algorithm
-
-
0下载：
中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割本程序的性能已经超过其他算法，基于K均值的PSO聚类算法。- The true extent of the value of the intermediary measure, measure the true extent of the agency based on the value of image segmentation This program has exceeded the performance of other algorit
-
-
0下载：
聚类算法，遥感影像分割，包含k means,isodata,模糊c聚类，模糊阈值聚类(clustering algorithm,image segmentation,K means,isodata)
-
-
1下载：
该方法采用gabor提取出图像纹理特征，最后采用k-means方法聚类进行图像分割(The method uses gabor texture features extraction, and finally using k-means clustering methods for image segmentation)
-
-
1下载：
使用k-means聚类实现多光谱图像分割，并配有高维视图查看聚类结果(Clustering algorithm for multispectral image segmentation)
-
-
1下载：
We will demonstrate a raster image segmentation process by developing a code in C# that implements k-means clustering algorithm adaptation to perform an image segmentation.
-
-
2下载：
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
-
