【图像分割】基于K-means聚类算法图像分割【含Matlab源码 1476期】

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二、图像分割简介

理论知识参考：【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】

三、部分源代码

function [mu,mask]=kmeans(ima,k)
%   功能：运用k-means算法对图像进行分割
%   输入: ima-输入的灰度图像           k-分类数
%   输出:  mu-均值类向量                mask-分类后的图像
ima=double(ima);
copy=ima;
ima=ima(:);
mi=min(ima);
ima=ima-mi+1;
s=length(ima);
% 计算图像灰度直方图
m=max(ima)+1;
h=zeros(1,m);
hc=zeros(1,m);
for i=1:sif(ima(i)>0) h(ima(i))=h(ima(i))+1;end
end
ind=find(h);
hl=length(ind);
% 初始化质心
mu=(1:k)*m/(k+1);
% start process
while(true)oldmu=mu;% 现有的分类  for i=1:hlc=abs(ind(i)-mu);cc=find(c==min(c));hc(ind(i))=cc(1);end%重新计算均值  for i=1:k a=find(hc==i);mu(i)=sum(a.*h(a))/sum(h(a));endif(mu==oldmu) break;end;end
% calculate mask
s=size(copy);
mask=zeros(s);
for i=1:s(1),
for j=1:s(2),c=abs(copy(i,j)-mu);a=find(c==min(c));  mask(i,j)=a(1);
end
end
mu=mu+mi-1;
i=imread('8.png');
i1=rgb2lab(i);
i1=uint8(i1);
imshow(i1);ima=rgb2gray(i1);
imshow(ima); k=2;
[mu,mask]=kmeans(ima,k);
figure,imshow(mask,[]);title('k=2');
h=mask,[]

四、运行结果

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]赵勇,方宗德,庞辉,王侃伟.基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割[J].计算机应用研究. 2008,(04)

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