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kmeans聚类图像分割 matlab


function [mu,mask]=kmeans(ima,k) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % % % % % % % % % % % % % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% Author: Jose Vicente Manjon Herrera Email: jmanjon@fis.upv.es Date: 27-08-2005 Input: ima: grey color image k: Number of classes Output: mu: vector of class means mask: clasification image mask kmeans image segmentation

% check image ima=double(ima); copy=ima; ima=ima(:); mi=min(ima); ima=ima-mi+1; % make a copy % vectorize ima % deal with negative % and zero values

s=length(ima);

% create image histogram

m=max(ima)+1; h=zeros(1,m); hc=zeros(1,m);

for i=1:s if(ima(i)>0) h(ima(i))=h(ima(i))+1;end; end ind=find(h); hl=length(ind);

% initiate centroids

mu=(1:k)*m/(k+1);

% start process

while(true)

oldmu=mu; % current classification

for i=1:hl c=abs(ind(i)-mu); cc=find(c==min(c)); hc(ind(i))=cc(1); end

%recalculation of means

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(copy(i,j)-mu); a=find(c==min(c)); mask(i,j)=a(1); end end

mu=mu+mi-1;

% recover real range


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