聚类算法研究及在图像分割中的应用下载

weixin_39820535 2019-07-21 03:00:27

一片关于聚类算法在医学图像处理上的博士论文，作者为华南理工大学劳丽，可以借鉴一下！
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k-均值聚类算法（K-Means Clustering）是一种广泛应用的数据分析方法，尤其在图像处理领域，常用于图像的灰度图像分割。该算法通过将数据集中的样本点分配到最近的聚类中心所属的类别，以此来达到划分的目的。在图像...

聚类算法应用于图像分割时能够获得较好的分割效果而得到广泛的关注和应用。图像分割是图像处理到图像分析理解的中间步骤，也是计算机视觉研究中由低级视觉到高级视觉的桥梁。获取良好的图像分割效果是后续图像分析、...

在实际应用中，K均值聚类在图像分割中有多种用途，如目标检测、图像去噪、图像分类等。然而，K均值也有其局限性，如对初始聚类中心敏感，容易陷入局部最优，以及难以处理非凸形状的聚类。因此，在实际项目中可能需要...

变截断距离聚类算法在图像处理中的应用主要体现在图像分割、图像检索和图像分析等三个方面。在图像分割方面，变截断距离聚类算法能够有效地将图像分割成多个有意义的区域或对象。该算法首先对图像进行数据预处理，...

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