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：k-means++:一种改进的K-means++聚类算法来对初始聚类中心的选取进行改进。该改进算法的基本思想是使得初始聚类中心之间的距离尽可能的远.用于图像处理,效果还行。

分割 图像 KMeans 用于

说明：本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。设计合理的准则改进了图像的全自动分...

k-means算法 信息熵 自动分割图像

说明：读入三维模型，并且实现三维模型过分割的程序，里面需要依赖两个matlab工具箱，分别是geom3d和toolbox_graph.改程序采用matlab与c混合编程，使用k-means算法进行聚类最终形成最后的过分割区域。其中三维模型面片之间的相似度采用的是一个回归模型训练出来的。

matlab 分割 模型 实现 三维

说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包括脚本文件和函数文件形式，是国外的成品模型，本程序的性能已经超过其他算法，ldpc码的编解码实现，包括四元数的各种计算。

说明：自己编写的一个Krawtchouk不动距程序，附有图像处理应用的论文

图像论文程序 Krawtchouk-moment Krawtchouk-momen Krawtchouk_Moments krawtchouk