大学毕业设计---基于聚类分析的图像分割研究
南京邮电大学通达学院毕业设计（论文）
题目：基于聚类分析的图像分割研究
专业：信息工程
学生姓名：朱丹青
班级学号：100002 10000215
指导教师：李雷
指导单位：理学院
日期：2014 年1月16 日至2014 年6 月13 日
毕业设计（论文）原创性声明
本人郑重声明：所提交的毕业设计（论文），是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本研究做出过重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。
论文作者签名：
日期：２０１４年6月2日
第一章绪论 (1)
1.1图像分割的背景及意义 (1)
1.2图像分割的研究现状 (3)
1.3本文的主要工作 (5)
第二章聚类分析理论 (7)
2.1 聚类分析概述 (7)
2.2 常见的聚类算法 (12)
2.3 模糊聚类算法 (14)
2.4图像分割方法 (16)
2.5本章总结 (18)
第三章基于K-means算法的图像分割方法 (19)
3.1RGB颜色空间 (19)
3.2定义和概述 (19)
3.3 简单的例子介绍 (21)
3.4 k-means图像分割 (23)
3.5改进的k-均值聚类图像分割算法 (27)
3.6本章总结 (31)
第四章基于FCM算法的图像分割 (32)
4.1模糊聚类的概念 (32)
4.2FCM算法的概述 (34)
4.3本章总结 (43)
总结与展望 (44)
5.1总结 (44)
5.2研究展望 (45)
结束语 (46)
致谢 (47)
参考文献 (48)
附录A (52)
基于K-means算法的matlab源程序 (52)
附录B (54)
基于K-均值聚类改进前的matlab源程序 (54)
附录C (57)
基于FCM聚类算法的matlab源程序 (57)
在飞速发展的信息时代，图像是人类获取信息的重要手段之一，因而图像的处理就变得极其重要。而图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等，分割的好坏直接影响后期的图像识别和理解。
图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质是一个像素的聚类过程。本文以图像分割的聚类实质为线索，对近几年国内外最新的图像分割算法进行了分析比较，指出了聚类在这个领域的重要性。本论文针对聚类算法在图像分割中的应用，主要涉及了以下几个内容：
（1）详细介绍当前图像分割以及聚类分析的研究背景，现状。
（2）对基于模糊K均值的图像分割算法进行探讨，并对K均值算法进行改进，通过粗糙集理论提供 K-均值聚类所需要的初始类的个数和均值，提高了聚类的效率和分类的精度。
（3）对基于标准模糊 C 均值聚类的图像分割算法进行了探讨，研究了基于模糊聚类的图像分割方法中初始类别数的选取、初始类中心和初始隶属度矩阵的确定等问题。
（4）将基于模糊K均值的图像分割算法与基于标准模糊 C 均值聚类的图像分割算法进行对比分析。
关键词：聚类分析，模糊聚类，图像分割，K均值算法，C均值算法
ABSTRACT
The rapid development in the information age , the image is an important means of human access to information , and thus the image processing becomes extremely important. And the image segmentation of the image is usually performed to further analysis, identification , tracking , understanding , compression , etc., directly affects the post- split image recognition and understanding.Image segmentation refers to the collection of an image is decomposed into several disjoint regions , and its essence is a pixel clustering process . In this paper, image segmentation clustering substantive clue , at home and abroad in recent years, image segmentation algorithms are analyzed and compared , pointed out the importance of clustering in this field . This thesis clustering algorithm for image segmentation , mainly related to the following elements :
( 1 ) a detailed description of current research background image segmentation and clustering analysis of the status .
( 2 ) image segmentation algorithm based on fuzzy K-means were discussed , and the K-means algorithm is improved , providing the initial class and the mean number of K- means clustering required by rough set theory , improve the efficiency of clustering and classification accuracy.
( 3 ) the standard image segmentation algorithm based on fuzzy C -means clustering were discussed , studied to select the initial number of categories based on fuzzy clustering method of image segmentation , determining the initial cluster centers and the initial membership matrix of other issues.
( 4 ) the segmentation algorithm for image segmentation algorithm based on fuzzy C-means clustering standard comparative analysis based on K-means fuzzy image .
Keywords: cluster analysis , fuzzy clustering , image segmentation , K -means algorithm , C -means algorithm
第一章绪论
在当前快速发展信息化时代，通过图像来获取信息是人类认识世界改造世界的重要方式之一，由此看来图像的处理就变得十分重要1。图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分2。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。其中图像分割的目的是为了后续对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等，分割的准确性直接影响后续任务的效果，具有极其重要的意义。所以本课题将研究方向确定在利用图像分割技术来进行图像的识别3。
1.1图像分割的背景及意义
聚类分析研究有很长的历史，几十年来，其重要性及其研究方向的交叉特性得到人们的肯定。聚类分析是数据挖掘研究方向的重要研究内容之一，在识别数据的内在结构方面有极其重要的作用。数据挖掘技术是从上世纪80年代开始发展起来的一门交叉学科，涉及到数据库、统计学、人工智能和机器学习多个领域。计算机的应用普及产生了大量数据，数据挖掘就是利用上述学科的技术进行大量的数据处理。数据挖掘的应用范围非常的广泛，从农业生产的预测到基因分类，从信用卡欺诈到税务稽查，数据挖掘技术对未来社会的各个领域将起到越来越大的作用4。
在一副图像中，我们在通常情况下只是对其中的某些目标感兴趣，它们通常在要分割的图像中占据一定的区域，而且在某些特性上与周围的图像存在一定的差别。这些差别有时候可能是特别明显的，也有可能是非常微小的，以至于人的肉眼无法察觉的到的。图像分割是按照一定的制约规则把图像划分为若干个互不相交，具有特定性质的区域,是把我们关注的区域从需要分割的图像中提取出来，从此进行进一步研究和处理的技术。它使得其中的图像分析和识别等处理过程中所要处理的数据量大大减少了，同时有保留了有关图像结构特征的信息。图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术的焦点和热点。关于图像分割的概念有很多，但最终都归于一个基本思想，即图像分割时根据实际需求与应用，按照指定特征信息，对图像中有意义的边界、兴趣区域或者对相一致的区域（灰度、颜色、纹理等）进行分解和
提取的技术和过程5。
图像分割的数学解释：假定一幅图像中所有像素的集合为F ，有关均匀性的假设为()P ?。分割定义把F 划分为若干子集{}12,,,n S S S ，其中每个子集都构成一个空间连通区域。用四个条件进行数学描述，即6：
①
1n
j j S F ==；
②(),j i S S i j =?≠；
③()(),j P S TRUE j =?；
④()(),i j P S S FLASE i j =≠。
式中，?为空集。
图像分割的重要性，可以从图像工程的三个层次来理解，如图1.1所示。图像工程是指对图像进行采样、量化、编码、传输、增强、边缘检测、分割、形态分析、目标识别、目标表达等一系列的加工处理、分析和理解的综合工程技术。 图像工程根据抽象程度和研究方法的不同分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。而图像分割是图像识别和图像理解的基础，分割的好坏结果直接影响到后期的识别和理解7。
图1.1图像分割在图像工程中的位置
图像分割在实际中也已得到广泛的应用，例如在工业自动化，在线产品检验，以及军事、体育、农业工程等方面8。概括来说，在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割。 图像分割技术的发展与许多其它学科和领域，例如数学、物理、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关。近年来，随着各学科许多新理论和方法的提出，人们也提出了许多结合一些特定
理论、方法和工具的分割技术9。每当有新的数学工具或方法提出来，人们就试着将其用于图像分割，因而提出了不少特殊的算法。例如利用马尔可夫随机场、数学形态学、模拟退火、遗传算法、聚类分析。新的分割算法还在不断涌现。其中，基于聚类分析的图像分割方法是图像分割领域中一类极其重要和应用相当广泛的算法，其在应用领域取得的巨大成功引起了广大关注10。
1.2图像分割的研究现状
基于聚类分析的图像分割方法是图像领域中一类极其重要和应用相当广泛的算法，无论是灰度图像分割、彩色图像分割还是纹理图像或者其他类型的图像分割，都可运用聚类分析方法11。聚类是把具有相似性质的事物区分开并加以分类，它是运用数学方法对处理给定对象的进行分类。聚类问题是一个古老的问题，是伴随人类的产生和发展而不断深化的一个问题，有关聚类分析的理论和应用的研究己有大量的文献。经典分类学是从单个因素或有限几个因素出发，凭经验和专业知识对事物分类，这种分类具有非此即彼的特性，分出的类别界限很清晰。随着认识的深入，发现这种分类不适用于具有模糊性的分类问题，如图像中的区域之间的边界就往往是模糊不清的。模糊数学的产生为上述软分类提供了数学基础，由此产生了模糊聚类分析12。用普通数学方法进行分类的聚类法称为普通聚类分析，而把应用模糊数学方法进行分析的聚类分析称为模糊聚类分析。由于图像技术本身的复杂性和相关性，在图像处理过程中出现了不确定性和不精确性。这种不确定性和不精确性主要体现在图像灰度的不确定性、几何形状的不确定性和不确定性知识等。这种不确定性是经典的数学理论无法解决的，并且这种不确定性不是随机的，因而不适于用概率论来解决13。因为模糊理论对于图像的这种不确定性有很好的描述能力，所以可以引入模糊理论作为有效描述图像特点和人的视觉特性的模型和方法。近年来一些学者致力于将模糊理论引入到图像处理中，取得很好的效果，经过专家学者几十年的研究，图像的模糊处理技术获得极大的发展。基于模糊理论的图像分割方法主要可分为模糊阈值分割和模糊聚类分割。图像分割的实质简单地说是一个按照像素属性（灰度，纹理，颜色等）聚类的过程14。因此，聚类分析就广泛应用于图像分割之中。其中模糊聚类分割方法是最先提出、也是最经典的一种图像模糊分割方法。本文中基于聚类分析的图像分割算法主要是针对模糊聚类算法应用于图像分割中的介绍和研究。实际中应用最为广泛的模糊聚类方法是模糊C-均值算法(Fuzzy C-Means)，简称FCM，本文中的模糊聚类算法也特指模糊C均值算法15。FCM算法首先是由Ruspini提出的，但真正有效的方法是由Dunn给出的。1974 年Dunn将硬C-均值聚类算法
推广到模糊情形，同年，Bezdek将Dunn的方法一般化，建立了模糊C-均值聚类理论。1980 年Bezdek又证明了模糊C-均值聚类算法的收敛性，并讨论了模糊C-均值聚类算法与硬C-均值聚类算法的关系16。从此，基于目标函数的模糊聚类方法蓬勃发展起来，目前从不同的角度对基于目标函数的模糊聚类方法进行研究，归纳起来主要集中在以下四个方面：模糊聚类新方法的研究、实现途径的研究、聚类有效性的研究和模糊聚类的应用研究。 FCM 算法采用迭代法优化目标函数来获得对数据集的模糊分类，算法具有很好的收敛性。采用模糊 C-均值聚类的方法进行图像分割的优点是避免了设定阈值的问题，并且能解决阈值化分割难以解决的多个分支的分割问题。FCM 适合于图像中存在不确定性和模糊性的特点，同时 FCM 算法是属于无监督的分类方法，聚类过程中不需要任何人工的干预，很适合于自动分割的应用领域17。利用FCM算法进行图像分割主要有以下难点和问题：
聚类类别数C的确定
在聚类进行之前必需给定类的数目，否则聚类无法进行。在实际应用中，尤其是自动化的系统中这是不太现实的。均值聚类方法中最困难的是图像分割的类别数的确定。
初始类中心初始隶属度矩阵的确定
模糊聚类分割方法必须给出初始聚类中心和确定初始隶属度矩阵。根据数学分析理论任何一个迭代并且最后收敛的序列，如果迭代的初始值比较接近于最后的收敛结果的话，收敛的速度会明显提高，迭代次数也会较大幅度地减小。同时，也因为接近最后结果陷入其它局部最优的可能性减小。另外，如果聚类迭代的初始值接近于某个局部极值的话，就很有可能最终陷入局部极值，从而得不到全局最优值，所以FCM算法对初始值相当敏感。在没有任何先验知识也没有任何辅助手段的情况下，系统可以采用随机选取类中心的办法。但那样就过于盲目，而且很容易陷入局部最优迭代，收敛速度可能很低，迭代的次数也可能会增加很多，这样也就会增加计算时间。所以初始参数的确定，对于计算量的降低显得尤其重要。然而目前尚无有效的理论指导，如何选择合适的聚类初始值仍然是一个难题。迭代过程中的大计算量问题
由于聚类是一个非线性优化过程，聚类迭代算法在一般情况下收敛速度较慢。图像分割是一个样本量很大的分类问题，尤其当特征空间是多维空间时（如彩色图像分割时的三维颜色空间聚类时）迭代算法中计算量过大而且只能串行，耗时很多，基于模糊聚类的计算量就更大了，使得FCM算法的实际应用具有一定的局限性，更不用说实时应用了。为了解决模糊聚类中大计算量的问题，降低计算时间，人们一般从三个方面来考虑：选择接近最后结果的初始值，尽可能地减少迭代的次数；改进算法，减少每一轮迭代的计算量；设计快速的实现算法。丁
震等人提出了一种针对模糊聚类的快速二值化方法，该方法将图像映射到灰度特征空间，然后在特征空间中进行聚类，显然特征空间中灰度级是很少的，而图像的像素则是大样本集，这样一来计算量大幅度降低，分割质量也还可以。但是该算法只适用于将图像分割成目标和背景两类的灰度图像应用。
空间信息的使用
模糊均值聚类方法分割的另一个问题是它只考虑到了灰度特征或彩色图像的色特征，忽略了图像中固有的丰富的空间信息，从而导致它对噪声比较敏感，而且使得分割出的区域往往不连续，导致本属于同类的像素没有连在一起，不能形成有意义的子图。如何有效地利用空间信息，提高分割质量，同时又不至于大幅增加计算量是一个很有意义的研究课题。
聚类的后处理的问题
由于模糊聚类法分割是一般都没有有效地利用图像像素之间的空间关系信息，容易导致分割出来的区域可能不连续；另一个分割时类别数未必是正确的，往往有过分割的可能。于是一般在聚类完成后对分割出的结果需要进行一些合并类的后处理，使得最后分割出的区域都是有意义的。针对模糊聚类FCM存在的这个问题，Ray等人提出了一种基于解微分方程的曲线进化的方法，该方法利用截集理论来演变分割图中的几何曲线，进而描述图像的区域。该方法不失为一种较好的后处理方法，它排除了分割图中的不连续性，使得各区域之间的边界是封闭和连续的。但该方法的边界曲线演变过程的计算复杂度很高，非常耗时；它存在的另一个问题是后处理过程可能会产生新的分割错误。然而，好的后处理方法应该分析聚类后存在的各种不同的问题，然后采用不同的方法进行处理，既要降低计算复杂度，又要避免引入新的噪声。二十几年来，研究工作者们对传统FCM 算法进行不断的研究，提出许多不同的改进，但上述问题仍然没有完全解决。
1.3本文的主要工作
本文在介绍图像分割的定义、方法、应用及研究意义和研究现状以及支持向量机的基础理论之后做了如下任务：
（1）详细介绍当前图像分割以及聚类分析的研究背景，现状。
（2）介绍了基于聚类算法的图像分割的算法步骤，以及本文所使用MATLAB软件工具；
（3）对基于模糊K均值的图像分割算法进行探讨，并对K均值算法进行改进，通过粗糙集理论提供 K-均值聚类所需要的初始类的个数和均值，提高了聚类的效率和分类的精度。
（4）对基于标准模糊 C 均值聚类的图像分割算法进行了探讨，研究了基于模糊聚类的图像分割方法中初始类别数的选取、初始类中心和初始隶属度矩阵的确定等问题
（5）总结了本文的主要研究内容，并就本文尚存在的不足进行了展望。
第二章聚类分析理论
聚类分析是一种新兴的多元统计方法，是当代分类学与多元分析的结合。聚
类分析是将分类对象置于一个多维空间中，依据样本间关联的度量标准将其自动分成几个群组，且使同一群组内的样本相似，而属于不同群组的样本相异的一组
方法。聚类的样本是用度量指针的一个向量表示，即用多维空间的一个点来表示。
同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有更高的相似性。聚类分析通常是基于
距离的，通过构造一个 m 维空间的距离函数，利用这个距离函数来进行聚类。
2.1 聚类分析概述
迄今为止，聚类还没有一个学术界公认的定义，这里给出EverittIs在1974年关于聚类所下的定义：一个类簇内的实体是相似的，不同类簇的实体是不相似的；一个类簇是测试空间中点的会聚，同一类簇的任意两个点间的距离小于不同类簇的任意两个点间的距离；类簇可以描述为一个包含密度相对较高的点集的多维空间中的连通区域，它们借助包含密度相对较低的点集的区域与其他区域（类簇）相分离。
定义 2.1簇(Cluster)：一个数据对象的集合。在同一簇中，对象具有相似性，不同簇中，对象之间是相异的。
定义 2.2聚类分析(Clustering analysis)：把一个给定的数据对象集合分成不同的簇,即在空间 X 中给定一个有限的取样点集或从数据库中取得有限个例子的集合，{xi}ni=1。聚类的目标是将数据聚集成类，使得类间的相似性最小，而类内的相似性尽可能得大。
没有任何一种聚类技术（聚类算法）可以普遍适用于揭示各种多维数据集中所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中积聚规则以及应用这些规则的方法，有多种聚类算法。聚类算法有多种分类方法：
1．划分方法
给定一个包含n 个对象的数据集，划分方法将数据集划分为k 个子集。
其中每个子集均代表一个聚类（K<=n）。给定需要划分的个数k，一个划分方法
创建一个初始划分，然后利用循环再定位技术，即通过移动不同划分中的对象来
改变划分内容。一个好的划分衡量标准通常就是同一个组中的对象彼此相近或相
关，而不同组中的对象较远或差距较大。主要的划分方法有：K-means 聚类法和
K-medoid 聚类法。K-means 聚类法在处理海量数据库方面较有效，特别是对数
值属性处理，它对异常数据很敏感。PAM（围绕中心对象进行划分）方法是最初提出的K-medoid 聚类算法之一。K-medoid 聚类算法比K-means 聚类算法在
处理异常数据和噪声数据方面更为鲁棒，但是前者的处理时间要比后者更大。2．层次方法
层次方法就是通过分解所给定的数据对象集来创建一个层次。根据层次分解
形成的方式，可以将层次方法分为自下而上（也称凝聚方式）和自上而下（也称分割方式）两种类型。自下而上的层次方法从每个对象均为一个单独的组开始, 逐步将这些组进行合并，直到组合并到了层次顶端或满足终止条件为止。自上而下层次方法从所有对象均属于一个组开始，每一次循环将其分解为更小的组，直到每个对象构成一组或满足终止条件为止。
BIRCH 和CURE 算法就是层次方法的实例。
3．基于密度方法
基于密度的聚类方法就是不断增长所获得的聚类直到邻近密度小于一定阈
值为止。这种方法可以用于消除数据中的噪声（异常数据）。DBSCAN 就是一个
典型的基于密度的方法，该方法根据密度阈值不断增长聚类。
4．基于网格方法
基于网格方法将对象空间划分为有限数目的单元以形成网格结构。所有聚
类操作均是在这一网格结构上进行的。这种方法主要优点就是处理事件由于与数据对象个数无关而仅与划分对象空间的网格数相关，从而显得相对较快。STING 就是一个典型的基于网格的方法。
5．基于模型方法
基于模型的方法就是为每个聚类假设一个模型，再去发现符合相应模型的
数据对象。一个基于模型的算法可以通过构造一个描述数据点空间分布的密度函数来确定具体聚类。它根据标准统计方法并考虑到“噪声”或异常数据，可以自动确定聚类个数，因此它可以产生很鲁棒的聚类方法。如神经网络方法。
2.1.1聚类分析中的数据类型
数据挖掘的一个重要步骤是数据准备，这包括对选定的数据进行规范化、整合和预处理等等，这是进行数据挖掘的前提，也同样是聚类算法能正常实施的必要前提。要对数据对象进行聚类，基于统计方法，其最重要的前提是要计算各个数据对象之间的距离—即相异度，针对不同的数据类型有不同的相异度计算方法。许多基于内存的聚类算法常使用以下两种有代表性的数据结构：数据矩阵和相异度矩阵。
数据矩阵与相异度矩阵
x(i=1,2,...,n)，对每个对象选择了P个变量，设聚类问题中有n个对象:
i
用间隔尺度测定后，第i 个对象的第j 个变量的观测值用
ij x 表示，则这n 个对象所有
P 个变量的观测值可以看成是如下的 n ×p 矩阵:
11
11p np n x x x x ?? ?
? ? ? ??? （2.1） 矩 阵 (2.1)常被称为数据矩阵，它是对象－变量结构的数据表达方式，其中 第i 个对象的P 个变量的观测值可以记为向量:
i x =()1,2,...i i ip
x x x T (2.2) 聚类中常用的另外一种数据结构是相异度矩阵，它存储的是n 个对象两两之间的 近似性，表现形式为一个 n ×n 矩阵
:
(2.3)
其中 d(i,j) , 是对象 i 与对象 1 之间相异性的量化表示，通常它是一个非负的数值，当对象 i 和对象 j 越相似和越“接近”， d(i,j) , 的值就越接近。反之，如果两个对象越不同或相距“越远”， d(i,j) , 的值就越大。显然d(i,j) ,＝d(i,j) ，且d(i,j) , =0，因此可以得到形如(2.3)的矩阵。相异度矩阵是对象－对象结构的一种数据表达方式。
2.1.2聚类分析的典型要求
聚类是一个富有挑战性的研究领域，它的潜在应用提出了各自特殊的要求。 数据挖掘对聚类的典型要求如下。
1) 可伸缩性
许多聚类算法在小于200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类又可能会导致偏
差的结果。我们需要具有高度可伸缩性的算法。
2）处理不同类型属性的能力
许多算法被设计用来聚类数值类型的数据。但是，应用可能要求聚类其他类型的数据，如二元类型（binary），分类/标称类型（categorical/nominal），序数型（ordinal）数据，或者这些数据类型的混合。
3）发现任意形状的聚类
许多聚类算法基于欧几里的距离或者曼哈坦距离度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法趋向于发现具有相近尺度合密度的球状簇。但是，一个簇可能是任意形状的。提出能发现任意形状簇的算法是很重要的。
4）处理噪声数据的能力
绝大多数现实世界中的数据库都包含了孤立点，空缺，未知数据或者错误的数据。一些聚类算法对于这样的数据敏感，可能导致低质量的聚类结果。
5）对于输入记录的顺序不敏感
一些聚类算法对于输入数据的顺序是敏感的。例如，同一个数据集合，当以
不同的顺序提交同一个算法时，可能生成差别很大的聚类结果。开发对数据输入
顺序布敏感的算法具有重要的意义。
6）高维性（high dimensionality）
一个数据库或者数据仓库可能包含若干维或者属性。许多聚类三算法擅长处
理低维数据，可能只涉及两到三维。人类最多在三维的情况下能够很好地判断聚
类的质量。在高维空间中聚类数据对象时非常有挑战性的，特别是考虑到这样的
数据可能非常稀疏，而且高度偏斜。
2.1.3聚类分析的一般步骤
在实际应用聚类分析中，根据有无领域知识参与可将整个过程分解为三个环
节，每个环节都有其明确的任务，这样对于整个聚类分析的过程就会有更清晰的
认识，如图 1.1 所示。
基于谱聚类的图像分割
本科生毕业设计 姓名：学号： 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 设计题目：基于谱聚类的图像分割 专题：图像分割的设计与实现 指导教师：职称：副教授
大学毕业设计任务书 学院计算机专业年级学生姓名 任务下达日期： 毕业设计日期： 毕业设计题目： 毕业设计专题题目 毕业设计主要内容和要求： 院长签章：指导教师签字：
中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书 指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③研究内容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：指导教师签字： 年月日
中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书 评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解决实际问题的能力；③工作量的大小；④取得的主要成果及创新点；⑤写作的规范程度；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：评阅教师签字： 年月日
中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩
需求分析 一、利用前台，得到一张原始JPG图片； 二、把这张图片传到后台，JAVA通过JRI调用R； 三、利用R调用K-Means的改进算法，实现对这张图片的处理，由于一张图片的 像素值是一个矩阵，可以得到一组关于像素值的数据； 四、把这组像素值进行分类，对各类赋予不同的颜色进行标记，从而区分出需要的 图片信息； 五、把得到的新图片传到前台； 六、前台对进行处理后的图片进行显示，从图像中得到需要的信息，从而实现图像 的分割。
基于划分方法的聚类分析
南京信息工程大学滨江学院实验（实习）报告 实验（实习）名称基于划分方法的聚类分析实验（实习）日期 2011.6.10 指导教师闫雷鸣 专业软工（动画）年级 2008 班次（1）班姓名王圆媛学号 20082358002 得分 一、实验目的 （1）学习聚类分析的基本概念、各种数据类型、聚类方法的分类。 （2）学会典型的划分方法K均值和K中心点算法的基本原理、特点、优缺点。 （3）应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。 （4）学会并应用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析。 二、实验准备： Bank-data 三、实验要求： 用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析 四、实验内容： 4.1 相关知识 聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。聚类分析中使用最常见的K均值（K-means）算法。 K均值聚类方法的步骤如下。 （1）K均值算法首先随机的指定K个簇中心。 （2）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇； （3）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。重复（2）和（3），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。 上述K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换，而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。 Weka中列出了很多聚类算法。对于EM实现，用户可指定需要产生多少聚类，否则所用的算法可通过交叉验证来决定，在这种情况下，折的数量固定为10（除非训练实例小于10个）。用户可指定循环次数的最大值，并且为正常的密度计算设定可允许的最小标准差。SimpleKMeans使用k均值来聚类数据；聚类的数量通过一个参数设定。Cobweb实现了用于名词属性的Cobweb算法和用于数值性属性的Classit算法。FarthestFirst实现Hochbaum 和Shmoys远端优先遍历算法。MakeDensityBaseCluster是一个元聚类器，它包装一个聚类算法，使其返回一个概率分布和密度。它为每个聚类拟合一个离散分布，或一个对称的正态
图像分割毕业设计
目录 摘要........................................................... I Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1) 1.1图像分割概述 (1) 1.2图像分割特征 (1) 1.3图像分割的发展及现状 (1) 1.4研究的背景与意义 (2) 第2章数字图像处理 (3) 2.1发展概况 (3) 2.2主要目的 (4) 2.3常用方法 (4) 2.4应用领域 (5) 2.5研究方向 (7) 2.6基本特点 (7) 2.7MATLAB软件 (8) 第3章阈值分割 (10) 3.1图像二值化 (10) 3.2阈值分割基本原理 (10) 3.3阈值分割方法定义 (11) 3.4阈值分割描述 (11) 3.5阈值分割分类 (12) 第4章阈值分割方法 (13) 4.1直方图法 (13)
4.2迭代法 (14) 4.3最大类间方差法 (17) 4.4小结 (20) 第5章最大类间方差法的改进 (21) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (29)
通常人们只对图像的某个区域感兴趣，为了能够把感兴趣的区域提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像处理与分析。图像分割是图像处理的关键，在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。选择阈值的主要方法有：直方图法，迭代法，最大类间方差法。本文主要比较三种方法的优缺点，并对其中的最大类间方差法进行优化，改进分割效果。 关键词：阈值直方图迭代法最大类间方差法
基于聚类分析法空气质量分析论文
基于聚类分析法的空气质量分析 摘要：本文利用聚类分析法研究深圳市各区的空气质量问题， 就主要污染物so2、no2、pm10、co和o3等进行分析，得到各污染物含量之间的关系，以及其相关性程度，从中找到污染程度相当的主要地区，结合其地理位置，从而判断其主要污染源，对同一类地区用相同的方法进行集中治理。 关键词：聚类分析空气质量集中治理污染源 based on clustering analysis of air quality analysis wang shuai (college of mechanical engineering, south east university, nanjing, 211189) abstract: this paper make use of cluster analysis method to study the district shenzhen city air quality problem, the main pollutant so2, no2 and pm10 readings - which were taken, co and o3 undertake an analysis, get the relationship between the content of each pollutant, and the correlation degree, find the main area is polluted, combined with its geographical position to judge the main pollution sources, to the same kind of area with the same method for centralized management. keywords: clustering analysis; air quality; centralized management; pollution sources; 中图分类号：q938.1+4文献标识码： a 文章编号：
图像分割技术与MATLAB仿真
中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日
目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)
图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,
基于空间模糊聚类的图像分割优化算法讲解
深圳大学研究生课程论文 题目基于空间模糊聚类的图像分割优化算法 成绩 专业信息与通信工程课程名称、代码模糊数学理论年级研一 姓名梁运恺同组人叶韩 学号2150130406 2150130407 时间2015/1/6 任课教师李良群
基于空间模糊聚类的图像分割优化算法 【摘要】针对传统模糊C－均值(FCM)算法抗噪性能差的问题，提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法。该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息，解决了传统FCM对噪声敏感的问题，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，该算法可实现有效分割，分割效果显著优于传统FCM 算法。 【关键词】图像分割；模糊聚类；ＦＣＭ算法；空间位置信息； The Spatial Fuzzy Clustering Optimization Algorithm for Image Segmentation Abstract: For the poor anti-noise performance limitations of the traditional fuzzy C-means (FCM) algorithm. We proposed a new spatial fuzzy clustering optimization algorithm for image segmentation .we added a wealth of spatial information between pixels in the image feature items, so that the traditional FCM sensitive to noise was solved. And the robustness of the algorithm was enhanced. Experimental results show that our algorithm can achieve the effective segmentation the noise images. And the results are significantly better than those by traditional FCM image segmentation algorithm. Keywords: image segmentation; fuzzy clustering; FCM algorithm; spatial information 1.引言 图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤，是进一步理解图像的基础。图像分割本质上是基于某种相似性准则对像素进行分类，在期望的分割结果中，属于同类的像素特征不仅在数值上相似，其空间位置信息也有紧密联系。数据聚类方法对图像进行分割具有直观和易于实现的特点，其中最有效的是模糊C－均值（Fuzzy C-means ,FCM）聚类算法。但传统的FCM算法未考虑图像的空间信息，在处理受噪声污染的图像时常会得到不理想的分割结果，因此，本文提出一种改进的FCM算法。针对传统FCM算法在分割过程中只考虑本地信息的问题，本文算法加入有影响力的特征因子，即空间位置信息。实验结果表明，本文算法可显著
一个基于聚类分析的发现方法1
一个基于聚类分析的典型过程路径发现方法 Shunuan Liu & Zhenming Zhang & Xitian Tian 摘要：典型过程路径实是编制过程路径的一个样本。它是一类编制知识的过程。为了在编制数据库的过程中从计算机半自动过程编制中（CAPP）发现典型过程路径,在数据库中知识发现被应用.数据选择过程,剔除过程和转换过程都被用于数据优化过程.聚类分析被采用于挖掘典型过程路径的运算法则.描述此过程路径的数学模型通过数据矩阵建立.在过程路径的聚类中有三类相似性:操作间的相似性用基于操作编码的的曼哈顿距离来度量;过程路径间相似性用欧氏距离来计算并表示成一个相异度矩阵;过程路径串间的相似性由基于相异度矩阵的平均距离来估计．那么,过程路径串最后通过会凝聚的分等级的聚类方法被合并.并且过程路径的聚类结果由过程路径的聚类粒度决定.这个方法已经被成功用来发现某一类轴套的典型过程路径. 关键词:计算机半自动编制过程典型过程路径聚类分析数据库里的知识发现 1．引言 过程编制是把一个设计规范集转换成一个用来描述如何加工一个零件科技说明书集的任务。因此，它是产品设计与制造间的基本连接。过程路径编制是编制科技说明的逻辑顺序的一个任务，考虑诸如几何形状，技术必备，经济要素，生产力和实际生产环境的约束。从而过程路径编制依赖于过程编制者拥有的知识和经验。过程知识是通过过程编制实践自身理解和经验的积累。它能帮助过程编制者完成编制任务并避免重复智力劳动。并且，随着产品复杂程度的增加，过程复杂程度也增加。过程知识的再使用变得越来越重要以确保过程编制的质量和有效性。制造型企业迫切地需要过程知识以使他们自己适应市场竞争。 1960s,计算机半自动过程编制（CAPP）开始被研究以减少过程编制者的劳动。已有大量在智能化CAPP 上的预先研究。人工智能技术诸如专家体系，基于推论的规则，神经网络，和黑板方法通常被应用。不管什么被应用，知识在智能化的CAPP是不可缺少的。它已经成为CAPP向智能化发展的一个瓶颈。 如何获得大量有效的知识是智能化CAPP和企业的关键。过程知识主要来源于指南和书本，相关的数据，专家和科技文件。来自专家和科技文件的只是被深深的植入到个体，产品和公司的关系在[4]中有描述。通常很难发现正确的到处方法。 现在，中国所有当前的CAPP系统有通过计算机逼近科技程序的功能。纸制的科技程序在大的制造型企业中被电子表格代替。因为CAPP更深的应用，大量的过程数据被累积在企业的数据库中以至编者者的职能和经验被隐藏了。过程数据库成为过程知识的新来源。此外，过程数据库有普遍数据结构的有利条件。用这个方式来发现和构造过程知识是非常有利的，它可以被用于只能计算工具。 数据库中的知识发现是在数据库里挖掘知识的智能工具。它已经被应用于制造业，例如在制造业数据中发现有用的和可理解的模式[5]，在设计和制造业的知识库中发现学问[6]。少数研究者努力把它应用到过程知识的获得上。Gao Wei [7]讨论了帮助导向的过程知识库的组成和应用的KDD知识获得方法。概要地引进几个可用的方法以自动获得过程知识。但并没有详细说明如何运用这些方法来获得具体知识如在过程编制中的决定规则和典型过程编制实例的。数据库中的过程知识发现有很多优势。它使维持，管理和扩展知识变得容易。而且，它能促进过程编制的标准化。这篇文章提出运用KDD在过程数据库中获得典型过程路径的方法。基于聚类分析的典型过程路径发现被着重论述。 2．典型过程路径发现理论 典型过程路径发现主要采用聚类分析把过程路径聚集成组。然后，同一组里的各零件的共同特征通过分析这些部分的过程路径而被了解。最后，包含个部分特征的典型过程路径被存储到知识库中。过程路径能够被查询和再使用通过匹配包含在典型过程路径中的特征。 2．1典型过程路径发现的步骤 典型过程路径发现被划在图1。最优化的过程路径应该根据过程类型，零件类型和过程路径长度来大致分类。过程类型包括技工加工过程，装配过程和专门的过程等。零件类型包括轴套，轮盘，盒子，包装等。它是根据零件外形的特征来分类的。过程路径长度是过程路径中操作的数目。它是不确定的，用K表示，K∈{正整数}，K可以定义为1≤K≤5，3≤K≤8，5≤K≤12，10≤K≤15等。然后，相
毕业论文外文翻译-图像分割
图像分割 前一章的资料使我们所研究的图像处理方法开始发生了转变。从输人输出均为图像的处理方法转变为输人为图像而输出为从这些图像中提取出来的属性的处理方法〔这方面在1.1节中定义过)。图像分割是这一方向的另一主要步骤。 分割将图像细分为构成它的子区域或对象。分割的程度取决于要解决的问题。就是说当感兴趣的对象已经被分离出来时就停止分割。例如，在电子元件的自动检测方面，我们关注的是分析产品的图像，检测是否存在特定的异常状态，比如，缺失的元件或断裂的连接线路。超过识别这此元件所需的分割是没有意义的。 异常图像的分割是图像处理中最困难的任务之一。精确的分割决定着计算分析过程的成败。因此，应该特别的关注分割的稳定性。在某些情况下，比如工业检测应用，至少有可能对环境进行适度控制的检测。有经验的图像处理系统设计师总是将相当大的注意力放在这类可能性上。在其他应用方面，比如自动目标采集，系统设计者无法对环境进行控制。所以，通常的方法是将注意力集中于传感器类型的选择上，这样可以增强获取所关注对象的能力，从而减少图像无关细节的影响。一个很好的例子就是，军方利用红外线图像发现有很强热信号的目标，比如移动中的装备和部队。 图像分割算法一般是基于亮度值的不连续性和相似性两个基本特性之一。第一类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域，门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。 本章中，我们将对刚刚提到的两类特性各讨论一些方法。我们先从适合于检测灰度级的不连续性的方法展开，如点、线和边缘。特别是边缘检测近年来已经成为分割算法的主题。除了边缘检测本身，我们还会讨论一些连接边缘线段和把边缘“组装”为边界的方法。关于边缘检测的讨论将在介绍了各种门限处理技术之后进行。门限处理也是一种人们普遍关注的用于分割处理的基础性方法，特别是在速度因素占重要地位的应用中。关于门限处理的讨论将在几种面向区域的分割方法展开的讨论之后进行。之后，我们将讨论一种称为分水岭分割法的形态学
kmeans聚类图像分割 matlab
function [mu,mask]=kmeans(ima,k) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % % kmeans image segmentation % % Input: % ima: grey color image % k: Number of classes % Output: % mu: vector of class means % mask: clasification image mask % % Author: Jose Vicente Manjon Herrera % Email: jmanjon@fis.upv.es % Date: 27-08-2005 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % check image ima=double(ima); copy=ima; % make a copy ima=ima(:); % vectorize ima mi=min(ima); % deal with negative ima=ima-mi+1; % and zero values s=length(ima); % create image histogram m=max(ima)+1; h=zeros(1,m); hc=zeros(1,m); for i=1:s if(ima(i)>0) h(ima(i))=h(ima(i))+1;end; end ind=find(h); hl=length(ind); % initiate centroids mu=(1:k)*m/(k+1);
基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计
基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator
图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解
图像分割技术与M A T L A B仿真
中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日
目录 摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)
图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MATLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the
谱聚类Clustering -
聚类分析 1.聚类分析定义： 2.聚类方法： 3.谱聚类： 3.1 常见矩阵变换 3.2 谱聚类流程 3.3 谱聚类理论前提、证明 3.4 图像分割实例结果 4.总结：
聚类分析： ?聚类分析（Cluster analysis，亦称为群集分析）是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。
算法分类： ?数据聚类算法可以分为结构性或者分散性。 ?结构性算法以前成功使用过的聚类器进行分类。结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始，不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类，然后逐渐分小。 ?分散型算法是一次确定所有分类。K-均值法及衍生算法。 ?谱聚类（spectral clustering）
结构型：层次聚类的一个例子：
分散型：K-均值算法：
分散型k-means 及其衍生算法的比较：K-means K-Medoids K-Means算法： 1. 将数据分为k个非空子集 2. 计算每个类中心点（k-means
基于聚类分析的Kmeans算法研究及应用概要
第24卷第5期 2007年5月 计算机应用研究 Application Resea心h of Computers V01.24.No.5 Mav 2007 基于聚类分析的K—means算法研究及应用爿: 张建萍1,刘希玉2 (1.山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014;2.山东师范大学管理学院,山东济南250014 摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K.means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。 关键词:数据挖掘;聚类分析;数据库;聚类算法 中图分类号:TP311文献标志码:A 文章编号:1001—3695(200705—0166-03 Application in Cluster’s Analysis Is Analyzed in Children DeVelopment Period ZHANG Jian—pin91,UU Xi—yu。 (1.coz比伊矿,咖mo砌n 5c掂Me&E蟛袱^增,|s胁础增Ⅳo丌mf‰洫瑙毋,五n 帆5^a蒯D昭250014,吼i胁;2.cozz学矿讹加舻删眦, s^0n幽凡g舳丌Mf‰i孵璐匆,^加n乩。砌。昭250014,傩iM Abstract: nis paper passed cluster’s analysis and its algorithm corTectly,compared
these algorithm perfbrnlances f}om a lot of respects,and explained that cluster analysis excavates the practice application of in datum further to come through software and impmved K—means aIgorithm,cIuster of analysis at the same time practise appIication. Key words:data mining; cluster analysis; database; cluster algorithm 随着计算机硬件和软件技术的飞速发展,尤其是数据库技 术的普及,人们面临着日益扩张的数据海洋,原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识, 从而形成一种独特的现象“丰富的数据,贫乏的知识”。数据挖掘…又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery from Database,KDD,它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。目的是在大量的数据中发现人们感兴趣的知识。 常用的数据挖掘技术包括关联分析、异类分析、分类与预测、聚类分析以及演化分析等。由于数据库中收集了大量的数据,聚类分析已经成为数据挖掘领域的重要技术之一。 1问题的提出 随着社会的发展和人们生活水平的提高,优育观念嵋一。逐渐渗透到每个家庭,小儿的生长发育越来越引起家长们的重视。中国每隔几年都要进行全国儿童营养调查,然而用手工计算的方法在大量的数据中分析出其中的特点和规律,显然是不现实的,也是不可行的。为了有效地解决这个问题,数据挖掘技术——聚类分析发挥了巨大的作用。 在数据挖掘领域,聚类算法经常遇到一些问题如聚类初始点的选择H J、模糊因子的确定‘5o等,大部分均已得到解决。现在的研究工作主要集中在为大型的数据库有效聚类分析寻找适当的方法、聚类算法对复杂分布数据和类别性数据聚类的有效性以及高维数据聚类技术等方面。本文通过对聚类分析算法的分析并重点
基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现
本科毕业论文（设计） 题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院：计算机与信息工程学院 学生： 学号： 专业： 年级： 完成日期： 2012年04月 指导教师：
基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字：数字图像；分割；MATLAB
The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract :Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLAB to do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB
- 基于聚类分析的图像分割研究毕业论文
- 基于谱聚类的图像分割
- 基于CT图像分析和聚类法的CT图像分割
- 几种聚类算法应用于图像分割的研究与比较
- 图像分割——谱聚类
- 谱聚类算法及其在图像分割中的应用
- 聚类算法及其在图像分割中的应用研究
- 基于聚类算法的图像分割综述
- 谱聚类算法及其在图像分割中的应用
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- 几种聚类算法在图像分割中的应用研究
- 基于聚类的图像分割系统的设计与实现——分割算法模块【毕业作品】
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- 基于聚类的图像分割算法研究
- 基于聚类的图像分割方法综述
- 基于聚类的图像分割方法研究
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