MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.
2024/11/21 9:44:11
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TheWeibullDistributionAHandbook威布尔分布的详细介绍英文版
2024/11/17 2:13:06
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MatelabBGL工具箱最新版。
BGL是Matelab的一个图像处理的工具包，可以分析复杂网络的度数，介数，最短路径等很多参数。
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2024/11/16 8:08:07
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基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理： 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
算法步骤：①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
2024/11/16 6:47:58
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