用matlab实现基于旋转不变的统一LBP算法的图像分割,用模糊C均值聚类的流程图
时间: 2024-05-26 08:15:44 浏览: 18
以下是基于旋转不变的统一LBP算法的图像分割,用模糊C均值聚类的流程图:
1. 读取图像并预处理
2. 计算图像的统一LBP特征
3. 将LBP特征转换为一个矩阵
4. 初始化模糊C均值聚类算法参数(初始聚类中心、模糊因子、迭代次数等)
5. 对LBP特征矩阵进行模糊C均值聚类
6. 根据聚类结果将图像分割成不同的区域
7. 输出分割结果
以下是具体的matlab代码实现:
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 预处理图像
img_gray = rgb2gray(img);
img_gray = imresize(img_gray, [256, 256]); % 调整图像大小
% 计算LBP特征
LBP_map = efficientLBP(img_gray, 8, 1); % 参数:邻域半径为8,邻域个数为1
% 转换LBP特征为矩阵
LBP_mat = reshape(LBP_map, [], size(LBP_map, 3));
% 初始化模糊C均值聚类参数
c = 3; % 聚类中心数
m = 2; % 模糊因子
max_iter = 100; % 最大迭代次数
epsilon = 1e-6; % 收敛阈值
% 模糊C均值聚类
[center, U, ~] = fcm(LBP_mat, c, [m, max_iter, epsilon]);
% 根据聚类结果分割图像
[~, label] = max(U);
seg_img = reshape(label, size(LBP_map, 1), size(LBP_map, 2));
% 显示分割结果
imshow(seg_img, []);
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