基于SAR图像灰度特征的谱聚类算法在图像分割中的应用

介绍了利用MATLAB实现图像分割的模糊聚类算法，其中包括经典的FCM算法以及内核化FCM（KFCM）方法。该方法允许用户自定义内核函数，以实现更灵活的图像分割。

图像分割这个东西啊，基本上多开发者都会用到，尤其是当你需要不同区域的像素数据时。这个Matlab代码是使用特征缩放聚类算法来进行图像分割的。它的原理就是提取图像中每个像素的特征向量，通过像 K 均值这样的算法把这些特征向量聚类，从而实现对图像的区域划分。你可以看到，分割后的图像会根据每个区域的平均颜色来进行着色，这样就能清晰地看到每个分割区域。这个方法适合做一些图像任务，比如检测病变区域或者区分不同的物体部分，效果蛮不错的。 如果你对图像分割、聚类这些算法感兴趣，或者在实际项目中需要用到的话，建议可以参考这段代码。是对 K 均值算法比较熟悉的朋友，会觉得它的原理和实现方式挺清晰的，应该能够快上

介绍了一种基于FLICM的局部信息聚类算法，用于实现Matlab代码中的图像分割。此算法结合了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划和无人机等多领域技术，提高图像处理的精度和效率。

利用聚类算法识别图像分割的阈值，并使用 MATLAB 进行图像分割。

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利用Matlab算法进行基于灰度共生矩阵的图像分割优化。

分享一段用于图像分割的Matlab代码，该代码利用一维灰度直方图信息自动确定分割阈值，实现图像分割。代码经过测试，能够成功运行。

使用超像素进行图像分割的MATLAB代码，如果您对体验满意，请考虑给予好评。

提供了经过验证的Matlab代码，使用蚁群算法进行图像分割，已验证可行。