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matlab数字图像K平均区域分割

  1)原理:将图像初步分成K个区域,计算每个区域的灰度平均值,将图像中每一像素分别与K个区域灰度平均值进行比较,差值最小的区域与该像素最为接近,该像素分配给对应区域。整个图像扫...

  1)原理:将图像初步分成K个区域,计算每个区域的灰度平均值,将图像中每一像素分别与K个区域灰度平均值进行比较,差值最小的区域与该像素最为接近,该像素分配给对应区域。整个图像扫描完成,重新计算每个区域的灰度平均值,重复上述比较.

  K-均值算法是迭代算法,每完成一次图像迭代,区域灰度平均值就重新计算一次,经过多次迭代,使区域灰度平均值趋于稳定。

  (1)任意选择K个初始区域,计算每个区域的灰度平均值。z1,z1,z3,z4

  (3)用步骤(2)分类结果,重新计算各区域灰度平均值,并以此作为新的区域均值;

  (4)比较两次区域均值之差,若小于某一阈值,则类中心稳定,终止算法;否则返回步骤(2)。

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