基于局部信息模糊聚类的FLICM算法在图像分割中的应用

最新推荐文章于 2025-03-11 12:29:52 发布
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文章标签： 算法 聚类 数据挖掘 matlab
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本文介绍了FLICM算法在图像分割中的应用，以及传统FLICM算法存在的问题。为解决这些问题，提出了一种基于局部空间信息的改进FLICM算法，该算法通过引入模糊熵提高分割精度和效率，有效避免漏分或重分，具有良好的图像分割效果和广泛的应用前景。

基于局部信息模糊聚类的FLICM算法在图像分割中的应用

在图像分割中，FLICM算法是一种常用的模糊聚类算法。FLICM算法中用到了模糊C均值聚类算法的思想，可以有效地进行图像分割。

然而，传统的FLICM算法在对图像进行分割时，存在着一些问题。例如，由于图像中不同区域的亮度和色彩差异较大，传统FLICM算法在实现过程中容易出现漏分或重分现象，导致图像分割效果不佳。

为了解决这一问题，研究人员提出了一种新的FLICM算法——基于局部空间信息模糊聚类FLICM算法。该算法利用图像的局部信息进行分割，避免了传统FLICM算法中容易出现的漏分或重分现象。同时，该算法通过引入模糊熵的概念，对FLICM算法进行了改进，提高了分割的精度和效率。

以下是基于局部空间信息模糊聚类FLICM算法的matlab实现源代码：

% 参数设置
m = 2; % 模糊指数
w = 2; % 窗口大小
lamb
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FLICM聚类算法（C语言）
06-15
FLICM聚类算法是近年来提出的一个模糊C均值算法，它结合了空间邻域信息和灰度信息，可有效去除杂点的影响。这个版本是根据原作者提供的程序修改成了C版本
精选资源
【图像分割】基于局部空间信息模糊聚类FLICM算法图像分割matlab源码.md
08-18
【图像分割】基于局部空间信息模糊聚类FLICM算法图像分割matlab源码.md
【图像处理】基于matlab关键像素点FLICM图像分割
Fanjufei的博客
04-20 636
需要注意的是，该示例仅仅是为了帮助理解 FLICM 算法及其实现方式，实际应用中还需要根据具体需求进行调整和改进，例如改变预处理方法、调整参数值、使用更复杂的图像等。FLICM（Fuzzy Local Information and C-Means）算法是一种基于模糊聚类的图像分割算法，可以有效地处理噪声和复杂纹理等问题。在该示例代码中，我们首先读取了一幅 Lena 图像，并将其转换为灰度图像。加载图像，将图像转换为灰度图像，并进行预处理（例如，去噪、直方图均衡化等）；是模糊因子（控制隶属度的模糊程度），
【图像分割】基于局部信息的模糊C均值聚类算法（FLICM）实现图像分割matlab代码
qq_59747472的博客
12-10 2697
1 简介 以图像分割为研究内容,分析了图像的空频域特征,并在此基础之上提出了一种基于模糊局部信息C均值聚类的分割算法.由于FLICM算法充分利用局部空间信息和局部灰度信息,能够很好地描述模糊性,对于边界不清晰的太赫兹图像有很好地效果.采用不同成像条件下的多类太赫兹图像进行实验,结果表明此方法能够很好地克服边缘模糊,随机噪声,条纹噪声等干扰,分割所得目标轮廓完整,准确,有较高的精度,为进一步的图像目标识别打下了良好的基础. 2 部分代码 clear; clc; data=randn(31
模糊局部信息c均值聚类算法（flicm）
xihuankangkang的博客
08-13 1532
** 模糊局部信息c均值聚类算法（flicm） ** 下面是 flicm。 function [u_flicm,vi_flicm,out_flicm]=flicm(m,n,c,vi,img,mc) [ui,vi]=fcm(m,n,c,vi,img,mc);%%使用fcm对隶属度U以及聚类中心进行初始化 ee=0.1;kk=0; G=zeros(m,n,c); d2=zeros(m,n,c); u=ui; while ee>0.0001 && kk<1000 %终止
基于局部空间信息的模糊聚类（FLICM）算法在图像分割中的应用及MATLAB源码
git_database727的博客
09-12 346
FLICM算法的核心思想是将图像中的每个像素点表示为一个模糊集合，其中包含了该像素点属于每个类别的隶属度。数据项表示了像素点与各个聚类中心之间的距离，而正则化项则利用局部空间信息来约束相邻像素点的隶属度之间的差异。FLICM（Fuzzy Local Information C-Means）是一种基于模糊聚类的图像分割算法，它利用图像中的局部空间信息来提高分割的准确性。通过使用上述提供的MATLAB源码，您可以在MATLAB环境中实现FLICM算法，并进行图像分割的实验。如果您有任何问题，请随时提问。
【C++】【图像分割】【模糊聚类】FLICM算法C++实现，OpenCV负责图像读取与显示
【原创】【论文复现】【Matlab】【图像处理】基于三维直方图降维重建与高斯分布拟合的Otsu全局阈值分割算法的优化
02-19 1192
S. Krinidis, V. Chatzis. A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 19(5), 2010: 1328-1337. 该算法推导有误，使目标函数无法最小化。 正确的推导请参考： T. Celik, H. K. Lee. Comments on “A Robust Fuzzy Local Information C-Mea
【图像分割】基于局部空间信息模糊聚类FLICM算法图像分割matlab源码
qq_59747472的博客
01-12 1133
一、简介 FLICM 算法，是一种基于局部空间信息模糊聚类的鲁棒图像分割算法。 1 FLICM算法步骤 ​ ​ 二、源代码 clear all; clc; image = load('im.txt'); %image = imread('017.jpg'); [row,col,channels] = size(image); if (channels > 1) image = rgb2gray(image); figure; imshow(image); t...
【图像分割】基于局部信息的模糊C均值聚类算法（FLICM）实现图像分割matlab代码.zip
12-13
《基于局部信息的模糊C均值聚类算法（FLICM）在图像分割中的应用》 图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基础任务，它旨在将图像划分成多个具有不同特征的区域，以帮助理解和解析图像内容。在这个场景中，我们...
FLICM聚类算法matlab代码与C代码
07-04
FLICM聚类算法 包含两个代码：C代码与matlab代码；都可以运行出来。供共同研究图像分割的同学共同学习
FLICM算法C_Opencv代码，，可用于做图像分割
07-27
FLICM算法C_Opencv代码，，可用于做图像分割。FLICM是在FCM的基础上利用了邻域信息。。亲测可用。。多多交流
FLICM图像分割算法
10-10
FLICM 算法，是一种基于局部空间信息模糊聚类的鲁棒图像分割算法，来自论文"A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm", IEEE Transactions on Image Processing 19(5) 2010 1328-1337, doi: 10.1109/TIP.2010.2040763，使用Matlab R2018b编写，皆用矩阵计算。
FLICM用于变化检测
05-12
模糊C均值聚类算法用于变化检测。。这个代码是比价经典的无监督变化检测算法之一。。代码确定可以运行。 运行有问题的我们可以相互交流。。感谢下载使用。。
matlab基于局部信息的模糊C均值聚类算法（FLICM）实现图像分割.md
09-13
matlab基于局部信息的模糊C均值聚类算法（FLICM）实现图像分割.md
模糊聚类图像分割FCM/FLICM等
01-17
matlab代码+GUI设计+论文；版本是MATLAB2017a。期末做的课程设计，有七种模糊聚类图像分割的比较及分析，HCM、FCM、FCMS、FCMS1、FCMS2、EnFCM、FLICM。
基于局部信息的模糊C均值聚类算法实现图像分割
2301_79330511的博客
09-10 195
图像分割是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，旨在将图像分割成具有相似特征的区域。模糊C均值聚类算法（FCM）是一种常用的图像分割方法，它利用聚类分析的思想，将图像中的像素点分为不同的类别。本文将介绍如何基于局部信息使用模糊C均值聚类算法实现图像分割，并提供相应的MATLAB代码。这是一个基于局部信息的模糊C均值聚类算法的图像分割方法。通过对图像中每个像素点的局部信息进行建模，可以更好地捕捉图像的空间特征，从而实现更准确的图像分割结果。基于局部信息的模糊C均值聚类算法实现图像分割。
FLICM算法：改进的图像聚类分割方法
最新发布
weixin_35750953的博客
03-11 683
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：FLICM是对传统模糊C均值聚类（FCM）的改进版本，专用于图像分割任务。该算法增加了新的特性或优化，以提高分割准确性和鲁棒性，适用于复杂图像结构的处理。FLICM.c文件包含了FLICM算法的核心实现，而FLICM_clustering.m是其在MATLAB环境中的应用脚本。该压缩包还包括测试脚本和样本数据，帮助开发者理解和评估FL...
基于自动模糊聚类的图像分割研究（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
12-25 599
通过最小化目标函数的聚类算法有一个明显的缺点，即必须手动设置聚类数。虽然密度峰值聚类能够找到聚类的数量，但在用于图像分割时会出现内存溢出，因为中等大小的图像通常包含大量像素，从而导致巨大的相似性矩阵。首先，将超像素思想用于密度峰值（DP）算法，有效减小相似矩阵的大小，从而提高DP算法的计算效率;最后，在框架中使用基于先验熵的模糊c均值聚类来改善图像分割结果。由于考虑了像素和隶属关系的空间邻域信息，有效地改善了最终的分割结果。实验表明，所提框架不仅实现了图像自动分割，而且比现有算法提供了更好的分割结果。
【图像分割】基于FLICM算法实现图像分割含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
06-09 584
聚类就是把具有相似性的事物区分开并加以分类。聚类分析是依据研究对象(样品或指标)的特征，对其进行分类。其目标是：组内对象之间是相似的或是相关的，而不同组中的对象不相同或者是不相关的，聚类过程中要求分类准确，分类的过程和结果是可以重复的，但分类并不依赖于分析者的主观判断。聚类分析作为多元统计分析的方法之一，也是统计模式识别中的非监督模式识别的一个重要分支。聚类可以看作是一种分类，用类标号从而创建对象的标记，多数情况下我们对于分类识别的对象是未知的，因此聚类分析通常也被称为无监督分类。与此相反，用一个由类标号已
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