说明：使用K-means聚类算法的改进算法K-means++对图像区域进行分割。

K-means聚类分割 改进K分割 改进图像分割 改进的k-means K.

说明：本代码主要是实现基于K-means聚类算法的图像分割。还包含相应的注释，便于学习用matlab编程语言，和对聚类算法的深入了解很要帮助。

matlab 分割 图像 提取 进行 特征 颜色

说明：图像分割依据布同的颜色块进行聚类，对于相同颜色但深浅程度不同的目标可以进一步进行聚类然后分割

matlab 分割 图像 用于 均值

说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

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说明：基于Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测方法。该文引进了K均值聚类方法，将这些点集归类，归类后的每一类的类心能很好的代表一条尾迹，实验结果表明方法是有效的。

Hough变换 SAR图像 舰船尾迹 检测

说明：在此代码中，还有一个 RGB 图像和图像中有一些昆虫。目的是要分割的昆虫。由于该图像是彩色，k-均值聚类使用基于 L * * 使用 b * 颜色空间和 5 大类群。由于这种昆虫是红色的带有红色波段的最大 chorom 群集一直被看作昆虫群集。一些形态学算子应用于取得更好的结果。

matlab 分割 图像 利用 均值 昆虫

说明：图像分割是图像压缩的前级处理。我们希望有三个优势，在图像分割。首先是速度。第二个是它的分段成绩良好的连接。三是良好的匹配。此外，我们推出许多分割方法，包括技术门槛，数据聚类，区域生长，区域合并和分割，均值漂移和分水岭。同时，我们也比较优势和优点。因为他们的一些缺点，笔者创建了快速扫描算法，以改善这些...

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说明：此代码是基于鲁棒PCA的图像去噪算法程序，MATLAB程序，其中有Kmeans聚类算法程序，rpca算法程序通过增广拉格朗日算法实现，基于rpca的图像去噪程序，带有测试图片，在程序中修改相应路径即可运行程序。

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说明：分割是可以通过很多进程来执行在这里我们使用 isodata 阈值。isodata 阈值分割它会将灰度图像转换成二进制 image.here 我使用它来检测肿瘤从肝脏图像

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说明：实现模糊聚类算法（FCM）与马尔科夫随机场空间约束（MRF）的图像分割、SAR图像变化检测

fcm-mrf SAR变化检测 SAR--变化检测 MRF图像分割 MRF变化检测