基于K-means聚类算法的图像分割的MATLAB实现.rar

基于Kmeans聚类的图像分割算法，适合初学者学习。分较少

function [mumask]=kmeans（imak）
%   功能：运用k-means算法对图像进行分割
%   输入: ima-输入的灰度图像           k-分类数
%   输出:  mu-均值类向量                mask-分类后的图像
ima=double（ima）;
copy=ima;         
ima=ima（:）;
mi=min（ima）;      
ima=ima-mi+1;     
s=length（ima）;
% 计算图像灰度直方图
m=max（ima）+1;
h=zeros（1m）;
hc=zeros（1m）;
for i=1:s
  if（ima（i）>0） h（ima（i））=h（ima（i））+1;end;
end
ind=find（h）;
hl=length（ind）;
% 初始化质心
mu=（1:k）*m/（k+1）;
% start process
while（true）
  oldmu=mu;
  % 现有的分类  
  for i=1:hl
      c=abs（ind（i）-mu）;
      cc=find（c==min（c））;
      hc（ind（i））=cc（1）;
  end
  %重新计算均值  
  for i=1:k 
      a=find（hc==i）;
      mu（i）=sum（a.*h（a））/sum（h（a））;
  end
  if（mu==oldmu） break;end;
  end
% calculate mask
s=size（copy）;
mask=zeros（s）;
for i=1:s（1）
for j=1:s（2）
  c=abs（co

 属性            大小     日期    时间   名称
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