基于正弦余弦算法的图像聚类分割（MATLAB代码）

正弦余弦算法在MATLAB中实现图像聚类分割

最新推荐文章于 2025-12-09 19:50:25 发布

PixelEnigma

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文章标签：算法聚类 matlab Matlab

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本文介绍了如何使用MATLAB基于正弦余弦算法（SCA）进行图像聚类分割，涉及图像预处理、算法参数初始化、适应度函数设计、算法实现及图像分割等步骤。提供了相关MATLAB代码示例。

基于正弦余弦算法的图像聚类分割（MATLAB代码）

图像聚类分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将图像分割成具有相似特征的区域。正弦余弦算法（Sine-Cosine Algorithm，SCA）是一种基于自然界中的物种行为模拟的优化算法，可以用于图像聚类分割。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于正弦余弦算法的图像聚类分割，并提供相应的源代码。

步骤1：导入图像和必要的库
首先，我们需要导入需要进行聚类分割的图像，并加载MATLAB的Image Processing Toolbox。以下是示例代码：

% 导入图像
image = imread('image.jpg');

% 加载图像处理工具箱
addpath('toolbox_path'<

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【图像分割】正余弦算法聚类图像分割【含Matlab源码 2727期】

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12-01

464

正余弦算法聚类图像分割完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【图像分割】基于正弦余弦算法实现图像聚类分割matlab代码

qq_59747472的博客

12-26

590

1 简介图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和正余弦优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个正余弦因子并采用正余弦优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于SCA聚类方法对图像的分割效果比原算法有所改进. 2 部分代码 clc; clear; closeall; %% Problem Definition img=double(imread('3..

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【图像分割】基于matlab正余弦算法聚类图像分割【含Matlab源码 2727期】

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06-24

241

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聚类

wuwei178的博客

03-18

1671

聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，聚类是一种无监督算法。度量相似性 1、最简单的度量相似性的方法就是欧氏距离两个n维的点，X是x1、x2、x3...xn，Y是y1、y2、y...

基于MATLAB的正余弦算法进行图像分割

MZEing的博客

09-24

160

正余弦算法是一种基于颜色相似度的聚类算法，它通过计算像素之间的颜色相似度来进行图像分割。算法的基本思想是将图像中的像素分为不同的聚类，每个聚类代表一个独立的区域或对象。最后，使用相似度进行聚类，并返回分割后的图像。图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它将图像划分为不同的区域或对象，以便于进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用MATLAB编写基于正余弦算法的图像分割方法，并提供相应的源代码。该算法可以根据颜色相似度将图像分割为不同的区域或对象，为进一步的图像处理和分析提供了基础。在上述示例中，首先使用。

基于正余弦算法的彩色图像分割聚类实战——MATLAB实现

weixin_42153793的博客

11-13

981

我们先抛开公式和术语，来思考一个问题：怎样才能在一个陌生的城市里找到最高楼？如果你闭着眼随机走，可能一辈子也找不到；如果只沿着坡度最陡的方向爬，可能会被困在某个小山丘上出不来。理想的探索方式应该是：一开始大步跳跃、四处试探，逐渐缩小范围，最后精细打磨。这就是所谓“探索 vs 开发”的平衡问题。而SCA正是这样一位懂得进退的艺术型探险家。它的核心思想非常诗意：用正弦和余弦函数的波动性引导搜索路径，在解空间中来回震荡，既能跨越障碍，又能精准收敛。

【图像分割】基于正弦余弦算法实现图像聚类分割matlab代码.zip

12-26

【图像分割】基于正弦余弦算法实现图像聚类分割matlab代码.zip是一个包含使用MATLAB编程语言实现的图像处理项目。这个项目的核心是利用正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA）进行图像聚类分割，这是一种新型的...

使用基于正弦余弦算法的进化聚类技术进行彩色图像分割Matlab代码.rar

01-25

本篇文章将深入探讨一种基于正弦余弦算法的进化聚类技术在彩色图像分割中的应用，并提供Matlab代码的详细解析，以便于计算机、电子信息工程、数学等专业的学习者进行学术研究与实践。正弦余弦算法是一种新兴的优化...

正弦余弦算法图像聚类分割的Matlab仿真实现

该资源中的核心内容是基于正弦余弦算法实现图像聚类分割的Matlab代码。正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）是一种新兴的智能优化算法，它模拟正弦和余弦函数的波动行为来进行全局优化搜索。与传统的优化方法...

matlab计算图像间的相似度程序

02-22

计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵

余弦距离与聚类算法：结合实践的研究进展

AI天才研究院

12-26

1087

1.背景介绍余弦距离(Cosine Similarity)和聚类算法是计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等领域中非常重要的概念。余弦距离用于计算两个向量之间的相似度，而聚类算法则用于根据数据点之间的相似度将它们分组。在本文中，我们将详细介绍余弦距离和聚类算法的核心概念、算法原理、实现方法和应用示例。 2.核心概念与联系 2.1 余弦距离余弦距离是一种度量两个向量之间相似性的方法，通常用...

shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对

Sunchaser的博客

12-08

850

本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能

从零开始写算法——链表篇：相交链表 + 反转链表

最新发布

m0_59624833的博客

12-09

528

leetcode hot100中链表的两个题

C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉

weixin_46669997的博客

12-05

当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。

浅谈：快递物流与算法的相关性（五）

Duoya1105的博客

12-05

192

NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。

二次多项式RSM响应面模型+NSGA-II算法多目标优化，高端绘图（拟合效果图、单因素影响图、交互作用图、三维曲面图）！

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

12-08

1252

二次多项式RSM响应面模型+NSGA-II算法多目标优化，高端绘图（拟合效果图、单因素影响图、交互作用图、三维曲面图）！

MATLAB中的改进鹦鹉优化算法（IPO[1]算法）：自适应切换因子与混合柯西-高斯变异的双改进

2508_94202330的博客

12-09

327

特别是在Rastrigin函数上，迭代300次时IPO的误差已经降到1e-6量级，而原版还在1e-4徘徊。不过有意思的是，在单峰函数Sphere上两者差异不大，这说明改进策略确实主要增强了逃离局部最优的能力。注意指数里的15这个值不是随便设的，经过参数敏感度测试发现这个数值能让衰减曲线刚好匹配大多数测试函数的特性。这算法模仿鹦鹉的觅食和社交行为，不过实测发现原始版本在复杂问题上容易卡壳。这里用0.6和0.4的混合比例不是拍脑袋定的——柯西分布的长尾特性有利于跳出局部最优，高斯分布则在精细搜索时更有效。

【52】均值漂移（MeanShift）算法原理解析与代码实现

Try_再努力一点

12-05

1284

本文系统解析均值漂移（MeanShift）算法，从“沿密度上升寻聚类”的核心逻辑切入，推导基础运算公式与核函数改进版，结合聚类、图像分割等典型应用，拆解完整运算步骤，帮助理解其原理与实践价值。均值漂移是一种直观且强大的密度聚类算法，从“漂移找密度极点”的核心逻辑出发，通过公式推导与核函数改进，解决了等权值的缺陷，广泛应用于聚类、图像分割、目标跟踪等领域。理解其原理与步骤，能更好地将其应用于实际问题中。

【芯芯相印】什么是算法定点化？

智能守恒_HengAI

12-07

算法定点化（Algorithm Quantization）是将模型中32位/64位浮点数参数与计算过程转换为8位（或更低）整数的技术，核心价值在于降低算力消耗、减少内存占用、加速推理速度，是边缘设备部署与大模型轻量化的关键技术之一。本文从原理入手，结合PyTorch实战代码，详解定点化的实现流程、精度优化方法与工程实践要点，帮助开发者快速落地定点化模型。算法定点化本质是数值表示的精度压缩——通过牺牲极小的精度损失，换取存储与计算效率的数量级提升。