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Fuzzy-SLIC: 图像模糊处理的Matlab代码 - 模糊简单线性迭代聚类

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简介:
Fuzzy-SLIC是一种基于MATLAB实现的图像处理算法,它融合了模糊理论与简单线性迭代聚类技术,有效提升了图像模糊处理的质量和效率。 图像模糊matlab代码FuzzySLIC(精确超像素数量控制版本)与Matlab接口的C实现版权所有(c)2018,ChongWU保留所有权利。如果满足以下条件,则允许以源代码和二进制形式重新分发和使用,无论是否修改:源代码的重新分发必须保留上述版权声明、此条件列表以及以下免责声明;以二进制形式重新分发时,须在随软件一起提供的文档和其他材料中复制上述版权声明、本许可条款及以下免责声明。未经特别事先书面许可,不得利用香港城市大学或其贡献者的名称来认可或推广源自该软件的产品。版权所有者和贡献者不提供任何形式的保证(明示或暗示),包括但不限于适销性和特定用途适用性的暗示性保证,并且在任何情况下,版权持有人及贡献者均不对直接、间接、附带、特殊、惩罚性或其他后果性损害承担责任,无论这些损害是否基于合同理论、严格责任或侵权行为(含疏忽等)而产生。使用该软件导致的此类损害包括但不限于因购买替代品所造成的损失。 P.S. 使用说明:在开始使用前,请确保已仔细阅读并理解上述条款内容。

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  • Fuzzy-SLIC: Matlab - 线
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    Fuzzy-SLIC是一种基于MATLAB实现的图像处理算法,它融合了模糊理论与简单线性迭代聚类技术,有效提升了图像模糊处理的质量和效率。 图像模糊matlab代码FuzzySLIC(精确超像素数量控制版本)与Matlab接口的C实现版权所有(c)2018,ChongWU保留所有权利。如果满足以下条件,则允许以源代码和二进制形式重新分发和使用,无论是否修改:源代码的重新分发必须保留上述版权声明、此条件列表以及以下免责声明;以二进制形式重新分发时,须在随软件一起提供的文档和其他材料中复制上述版权声明、本许可条款及以下免责声明。未经特别事先书面许可,不得利用香港城市大学或其贡献者的名称来认可或推广源自该软件的产品。版权所有者和贡献者不提供任何形式的保证(明示或暗示),包括但不限于适销性和特定用途适用性的暗示性保证,并且在任何情况下,版权持有人及贡献者均不对直接、间接、附带、特殊、惩罚性或其他后果性损害承担责任,无论这些损害是否基于合同理论、严格责任或侵权行为(含疏忽等)而产生。使用该软件导致的此类损害包括但不限于因购买替代品所造成的损失。 P.S. 使用说明:在开始使用前,请确保已仔细阅读并理解上述条款内容。
  • MATLAB-MATLAB: MATLAB
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    本资源提供一系列用于在MATLAB中处理图像模糊问题的代码示例和解决方案,帮助用户掌握图像清晰化技术。 在MATLAB提示符下执行以下命令: ```matlab h = imshow(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); info = imfinfo(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); imageinfo(h, info); ``` 这一步非常重要,因为在MATLAB中使用某些函数时需要转换图像类。例如,在这种情况下: 输入图像的类别为:uint8 尺寸为:256x256x3 --> 彩色图像 在进行颜色图处理之前,必须将其转换为灰度图像: --> 尺寸变为 256x256 --> 这依赖于 `color2gray.m` 文件。您需要将这个文件添加到MATLAB的路径中。 下载并安装 `export_fig.m`: 如果输入图像是RGB格式,需转换为灰度图像后进行颜色处理部分。 转换 color2gray.m: Fuzzy c-means 部分的依赖关系 存储库:(注释原文有提及但未提供具体链接) 重要的代码观察点包括: - `m_color.m` 文件中聚类数是相关的重要参数。 例如,不同的集群数量会产生不同效果: 集群 = 9 集群 = 8 集群 = 7 集群 = 5
  • OpenCV中Superpixels-SLIC: 线(SLIC)超素分割算法实现
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    本文介绍了在OpenCV中实现的SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法,用于高效生成图像中的超像素区域。通过将空间距离和颜色距离相结合,SLIC能有效提升图像处理与分析效率。 超像素-SLIC 简单线性迭代聚类 (SLIC) 超像素分割算法的 OpenCV 实现用法可以在 main.cpp 文件中找到示例使用方法。样本输出包括原图、计算出的超像素边界以及重新着色后的图像。参考原始论文可以获取更多相关信息。
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    本简介介绍了一种基于OpenCV实现的SLIC算法程序,用于高效地进行图像的超像素分割。该方法能有效简化图像处理中的计算复杂度,并且保持了重要的边缘信息。 将SLIC作者的源码中的主要算法部分提取出来,并使用OpenCV输出处理后的图像,以便于后续程序的进一步处理。
  • Matlab FCM函数-C均值:fuzzy-c-means-clustering
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    本资源提供Matlab实现FCM(Fuzzy C-Means)算法的详细代码,用于执行模糊C均值聚类分析。适合进行数据分类与模式识别的研究者使用。 关于MATLAB中的fcm函数代码及模糊C均值聚类算法的文献资料如下:文档位于FuzzyCMeansDoc.docx文件中;插图说明请参考IllustrationDescription.docx文件;Matlab代码示例为Illustration.m(在文件Fcm-funtion.txt中有使用fcm函数的具体实例)。
  • MATLAB源程序
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    本段落提供了一组用于执行模糊聚类算法的MATLAB源程序代码。该代码旨在帮助用户进行数据分析和模式识别,适用于需要处理不确定性和重叠分类的数据集研究。 部分代码:%模糊聚类程序 function f=mujl(x,lamda) %输入原始数据以及lamda的值 if lamda>1 disp(error!) %错误处理 end [n,m]=size(x); xmax=max(x); xmin=min(x); x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:));
  • FCM算法MATLAB
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    简介:本资源提供了基于FCM(Fuzzy C-means)算法的MATLAB实现代码,适用于数据集进行模糊聚类分析。代码简洁易懂,并附有详细的注释说明。 模糊聚类的MATLAB代码可以用于数据分析中的模式识别和分类任务。通过使用模糊逻辑工具箱,用户能够实现数据点之间的过渡区域处理,从而更准确地模拟现实世界中事物间的不确定性关系。编写这类代码时需要考虑如何定义隶属度函数、确定合适的聚类数目以及优化算法参数以达到最佳的聚类效果。 此外,在进行实验验证和结果分析过程中,还可以利用MATLAB提供的可视化工具来展示模糊聚类的结果,并通过调整不同的输入变量观察其对最终分类的影响。这种灵活性使得研究人员能够探索多种假设场景,进而选择最适合特定应用场景的方法和技术路径。
  • MATLAB函数
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    本文章提供了关于在MATLAB环境下进行模糊聚类分析的具体步骤和代码实现,帮助读者掌握如何运用fcm等函数完成数据集的模糊聚类。 模糊聚类函数的MATLAB代码包括三步:第一步是求模糊相似矩阵;第二步是求模糊等价矩阵;第三步是进行聚类操作。
  • 基于FCMMatlab
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    本代码实现基于FCM(Fuzzy C-means)算法的模糊聚类分析,适用于数据集分类与模式识别。通过Matlab环境运行,提供灵活参数设定以适应不同研究需求。 FCM模糊聚类的MATLAB代码如下所示: ```matlab function [C, dist, J] = fcm(X, k, b) ``` 这里`X`表示数据集,`k`是期望形成的簇的数量,而`b`则是权重指数,默认值为2。这段函数实现了模糊C均值聚类算法的核心功能,并返回聚类中心矩阵`C`, 距离矩阵 `dist`, 以及目标函数的最小值 `J`.