基于MATLAB的图像模糊处理代码-高光谱图像均匀区域分类-UoA聚类算法...

简介：
本项目采用MATLAB实现了一种改进的UoA（Unsupervised Overlap-Algebra）聚类算法，专门用于分析和分类高光谱图像中的均匀区域。通过模糊处理技术增强图像特征识别精度，有效提升分类准确性与实用性，在遥感、医学成像等领域具有广泛应用前景。 本项目作为“聚类算法”课程的一部分，在2019年秋季学期进行，旨在比较不同聚类算法在土地覆盖分类任务中的表现。特别地，该项目使用了美国加利福尼亚州萨利纳斯山谷的一张图像（尺寸为150x150）来进行作物种类的无监督分类研究。每像素包含204个光谱波段的信息，并被归入八种不同的农作物类别中。 项目附带了一份详细的报告，名为《project_report_roussis.pdf》，其中详细介绍了问题背景和所采取的研究步骤。该报告包含了预处理步骤、用于比较聚类算法的框架以及对各种方法性能的一般评论等信息。此外，还测试了各算法的最佳配置与主成分分析（PCA）结合使用的效果。 在本项目中，我们评估了几种不同的聚类技术：K-均值聚类、可能的C均值聚克隆和模糊C均值聚克隆以及高斯混合模型（概率聚克隆）。某些算法是从头开始实现或基于教师提供的代码进行修改。使用的MATLAB版本为R2019b。 为了使用该项目，需要先将“code”和“data”两个目录添加到MATLAB的路径中，并运行相应的脚本段落件即可。