均值漂移聚类Matlab代码-无监督图像分割的CNN应用：基于卷积自...

简介：
这段研究工作提供了利用均值漂移聚类算法与深度学习相结合的方法，在Matlab环境下进行无监督图像分割。具体来说，该方法采用卷积神经网络（CNN）提取特征，并通过均值漂移技术实现高效的图像分割，无需人工标注大量数据，适用于多种图像处理任务。 通过使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割，我们首先训练了一个深度卷积自动编码器以提取有用的特征，并对这些特征进行了PCA变换。接下来，采用均值漂移聚类算法来实现无监督的图像分割。 在实验中，我们采用了EDISON工具箱来进行图像分割，并通过Weizmann马数据集测试了均值漂移聚类的替代方案。此外，在BSDS500数据集上训练网络代码以优化性能，并使用该数据集评估图像分割的质量。最后，实现了用于可视化PCA变换后特征的功能以及计算基于BSDS的数据评分功能。 整个过程还包括开发了一个MATLAB接口来封装均值漂移聚类算法的实现。