利用卷积自动编码器实现均值漂移聚类无监督图像分割

资源摘要信息:"该文件描述了一个使用Matlab实现的无监督图像分割方法，具体是结合了卷积神经网络（CNN）学习到的特征与均值漂移聚类算法。通过这种方法，可以无需人工标签数据对图像进行有效的分割处理。 首先，深度卷积自动编码器（Convolutional Autoencoder）用于特征学习。自动编码器是一种无监督的神经网络，它能够学习到输入数据的有效表示（编码），通常用于特征提取和数据降维。在这个流程中，自动编码器通过训练过程捕捉到图像的内在特征和结构信息。 接下来，使用主成分分析（PCA）进行特征变换。PCA是一种统计方法，通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。在图像处理中，PCA通常用来减少数据的维度，同时尽可能保留原始数据的信息。 均值漂移聚类（Mean Shift Clustering）算法是用于图像分割的无监督机器学习技术。该算法不需要事先指定簇的数量，通过对局部密度最大点进行移动寻找聚类中心。在本例中，将通过自动编码器提取的特征和PCA降维后的数据作为输入，应用均值漂移聚类对图像进行分割。 EDISON分割基于EDISON工具箱，这是一个开放源代码的图像处理工具箱，可以用于执行图像分割等任务。EDISON工具箱的Matlab接口使得在Matlab环境中可以直接调用工具箱中的功能。 此外，文档中提及的Weizmann马数据集和BSDS500数据集是用于训练网络和测试图像分割效果的两个标准数据集。Weizmann马数据集包含了各种姿势的马图像，而BSDS500则是广泛用于图像分割性能评估的数据集。 最后，文档中还提到了一个名为‘unsupervised-image-segmentation-using-CNN-master’的压缩包子文件。这个文件可能是包含上述所有功能实现的Matlab源代码包，供用户下载和使用。 整体而言，该文件提供的信息是对结合深度学习技术和传统聚类算法进行无监督图像分割的一个综合说明，同时也展示了如何使用特定的数据集和工具进行实验验证。"