彩色图像的分割。算法主要是利用聚类算法

彩色图像的分割。算法主要是利用聚类算法，运用MATLAB编码。属于图像处理类别

ds = 10:50:300;
K=50000;
LAB_DIFF=8;
PERCENTAGE = 0.05;
PERCEPTUAL = 1;  % 1 for regular 0 for gaussian
disp（sprintf（‘angitest: perceptual = %d‘PERCEPTUAL））;

% [pyrmksconfsigmamu] = preprocess（‘images/easyim1.jpg‘ ds K LAB_DIFF PERCENTAGEPERCEPTUAL）;

[mksconf] = segment（‘images/easyim1.jpg‘ ds K LAB_DIFFPERCENTAGEPERCEPTUAL）;

% -------------------------------------------------------------------------------
% ** OLD TESTING STUFF BELOW

%  
% % we need a better test image!
% orig = imread（‘images/easyim1.jpg‘ ‘JPG‘）;
% im = double（orig）./255;
% [hwc]= size（im）;
% 
% % viewing distances 1-10m convert to inches
% ds=1:2:10;  
% ds = ds.*100/2.54;
% %ds=[1 12 24 36];
% ds = 10:50:300;
% 
% % perceptual filters!
% M=createPyramid（im ds）;
% showPyramid（Mds）;
% 
% % grab the coarsest img and show me
% lowimg = M（:::end）;
% 
% % --- taken from showPyramid ---
% RGB_WHITE = [1 1 1]‘;
% figure;
% whiteXYZ = changeColorSpace（RGB_WHITE cmatrix（‘rgb2xyz‘））;
% whiteXYZ = whiteXYZ./whiteXYZ（2）*100;
% load displayGamma;
% thisXYZ = lab2xyz（lowimg whiteXYZ）;
% imgLinearRGB = changeColorSpace（thisXYZ cmatrix（‘xyz2rgb‘））;
% imgRGB = dac2rgb（imgLinearRGBinvGamma）;
% imagesc（imgRGB./255）;
% 
% % IGNORE THIS CRAP
% % primary=zeros（243）;
% % primary（11:）=[1 1 1];
% % primary（12:）=[1 0 0];
% % primary（13:）=[0 1 0];
% % primary（14:）=[0 0 1];
% % primary（21:）=[0 0 0];
% % primary（22:）=[1 1 0];
% % primary（23:）=[0 1 1];
% % primary（24:）=[1 0 1];
% % primaryXYZ = changeColorSpace（primary cmatrix（‘rgb2xyz‘））;
% % primaryXYZ = primaryXYZ./primaryXYZ（112）*100;
% % primaryLAB = xyz2lab（primaryXYZwhiteXYZ）
% 
% [cmasksmusgroupsmp] = kmeansClusters（lowimg 10000）; 
% % 10000 --> 95 clusters
% % 1000 --> 36 clusters
% 
% % merge
% [newc newg newmp newmu] = clusterMerge（lowimggroupsmpcmasksmus（:3:5））;
% figure
% colors=colormap（bone（size（newc3）+1））;
% cmap = zeros（max（newg（:））3）;
% count=size（colors1）;
% cmapind=unique（newg（:））;
% for ind=1:count
%     cmap（cmapind（ind）+1:） = colors（ind:）;
% end
% colormap（cmap）;
% imagesc（newg）;
% title（‘merged clusters‘） 
% 
% % core clusters
% [stdsmeansconfsnewc2]=formCoreClusters（lowimgnewc）;
% 
% numClusters=size（newc23）;
% figure
% showme = zeros（hw）;
% for ind=1:numClusters
%     indices=find（newc2（::ind）~=0）;
%     showme（indices） = ind;
% end
% imagesc（showme）
% colormap（bone（numClusters+1））
% colorbar;
% title（‘core clusters‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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