VC均值漂移算法进行分割(10)
均值漂移聚类c++语言实现
均值漂移聚类(Mean Shift Clustering)是一种基于密度的聚类算法,用于发现数据集中的聚类中心和聚类边界。
下面是一个用 C++ 实现均值漂移聚类的简单示例:```cpp#include <iostream>#include <vector>#include <cmath>// 定义数据点结构体struct Point {double x, y;};// 计算两个点之间的欧几里得距离double euclideanDistance(const Point& point1, const Point& point2) {return sqrt(pow(point1.x - point2.x, 2) + pow(point1.y - point2.y, 2));}// 均值漂移聚类函数std::vector<int> meanShiftClustering(const std::vector<Point>& dataset, double bandwidth) { std::vector<int> labels(dataset.size(), -1); // 存储每个点的聚类标签std::vector<bool> converged(dataset.size(), false); // 记录每个点是否收敛int numClusters = 0;for (int i = 0; i < dataset.size(); i++) {if (labels[i] != -1) continue;Point centroid = dataset[i]; // 初始化聚类中心为当前点while (true) {Point newCentroid = {0.0, 0.0};int numPoints = 0;// 计算邻域内的点的均值for (int j = 0; j < dataset.size(); j++) {if (euclideanDistance(dataset[j], centroid) <= bandwidth) {newCentroid.x += dataset[j].x;newCentroid.y += dataset[j].y;numPoints++;}}// 更新聚类中心newCentroid.x /= numPoints;newCentroid.y /= numPoints;// 判断是否收敛if (euclideanDistance(centroid, newCentroid) < 1e-5) {for (int j = 0; j < dataset.size(); j++) {if (euclideanDistance(dataset[j], centroid) <= bandwidth) {labels[j] = numClusters;converged[j] = true;}}numClusters++;break;}centroid = newCentroid;}}return labels;}int main() {// 构造数据集std::vector<Point> dataset = {{1.0, 2.0}, {1.5, 1.8}, {5.0, 6.0}, {6.0, 5.8}, {1.0, 1.0}, {9.0, 8.0}};// 设置带宽参数double bandwidth = 2.0;// 执行均值漂移聚类std::vector<int> labels = meanShiftClustering(dataset, bandwidth);// 输出每个点的聚类结果for (int i = 0; i < labels.size(); i++) {std::cout << "Point (" << dataset[i].x << ", " << dataset[i].y << ") belongs to cluster " << labels[i] << std::endl;}return 0;}```这个示例演示了如何使用 C++ 实现均值漂移聚类。
聚类-均值漂移
聚类-均值漂移⼀、算法简介1. 均值漂移算法⾸先找到⼀个中⼼点center(随机选择),然后根据半径划分⼀个范围2. 把这个范围内的点输⼊簇c的标记个数加13. 在这个范围内,计算其它点到这个点的平均距离,并把这个平均距离当成偏移量 shift4. 把中⼼点center移动偏移量 shift 个单位,当成新的中⼼点5. 重复上述步骤直到 shift⼩于⼀定阈值,即收敛6. 如果当前簇c的center和另⼀个簇c2的center距离⼩于⼀定阈值,则把当前簇归类为c2,否则聚类的类别+17. 重复1、2、3、4、5、6直到所有点都遍历过8. 如果⼀个点既被簇c1遍历过,也被簇c2遍历过,则把其归类为标记数多的簇根据上述描述均值漂移聚类也就是根据密度来聚类的,样本会属于密度最⼤的那个类别的簇⼆、⼀些计算1、基础偏移量S h为球半径内的点集合也就是⽤集合内的点与质⼼相减得到累计的偏移量2、⾼斯偏移量在基础偏移量计算中,集合范围内距离簇⼼越远的点拥有越⼤的权重,这不合理距离簇⼼越近的点应该跟簇⼼的类别越接近,因此此类的点应该有更⼤的权重3、更新新的质⼼为三、Code1 from scipy.spatial import distance2 from sklearn.neighbors import NearestNeighbors3 from sklearn.cluster.dbscan_ import DBSCAN4 from sklearn.cluster.dbscan_ import dbscan5 import numpy as np6 from matplotlib import pyplot as plt7 from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth89 from mon import generate_clustered_data1011 min_samples = 1012 eps = 0.03091314 X = generate_clustered_data(seed=1, n_samples_per_cluster=1000)1516 #quantile 控制是否同⼀类别的距离17 bandwidth = estimate_bandwidth(X, quantile=0.3, n_samples=len(X))18 meanshift = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True) # 构建对象19 meanshift.fit(X)20 labels = bels_2122 print(np.unique(labels))2324 fig, ax = plt.subplots()25 cluster_num = len(np.unique(labels)) # label的个数,即⾃动划分的族群的个数26 for i in range(0, cluster_num):27 x = []28 y = []29 for ind, label in enumerate(labels):30 if label == i:31 x.append(X[ind][0])32 y.append(X[ind][1])33 ax.scatter(x, y, s=1)3435 plt.show()结果。
基于图像颜色纹理的均值漂移分割算法
性 、尺度 性以及 图像颜 色的关联性 。实验 结果表 明,算法对色彩信息不 明显 的纹理 图像 有 良好 的分割效 果 ,也会提 高彩 色 图像 分割结果的准确性 。分割算 法用于大型水上桥 梁识别 ,能够提 高桥 梁识 别率。
Ab s t r a c t : Ai me d a t t h e d e f e c t o f c l a s s i c me a n s h i f t a l g o r i t h m wh i c h i s v u l n e r a b l e t O t e x t u r e f e a t u r e a n d t h e u n i q u e t e x t u r e o f i ma g e ,a n i mp r o v e d me a n s h i f t a l g o r i t h m i s p r o p o s e d c o mb i n e d wi t h c o l o r a n d t e x t u r e f e a t u r e s o f i ma g e . Th e c o l o r s i mi l a r i t y o f c u r r e nt p i x e l a n d n e i g h b o r h o o d p i x e l s i s c o mp u t e d wi t h Eu c l i d e a n d i s t a n c e a n d Ga u s s i a n f u n c t i o n . Af t e r e mp l o y i n g t h e Ga b o r wa v e l e t t r a n s f o r m t o e x t r a c t f e a t u r e i n d i f f e r e n t d i r e c t i o n s a n d s c a l e ,c o mb i n e d wi t h c o l o r s i mi l a r i t y ,a r e a d d e d a s we i g h t t o me a n s h i f t p r o c e s s . Ex p e r i me n t a l r e s u l t s s h o w t h a t t h e p r o p o s e d a l g o r i t h m c a n s e g me n t t e x t u r e i ma g e s a c c u r a t e l y,a s we l l a s c o l o r i ma g e .Fu r t h e r mo r e ,t h e a l g o r i t h m c a n e f f i c i e n t l y r e c o g n i z e o v e r wa t e r b r i d g e . Ke y wo r d s :c o l o r ;t e x t u r e f e a t u r e ;me a n s h i f t ;b r i d g e r e c o g n i t i o n ; Ga b o r wa v e l e t t r a ns f o r m
均值漂移算法及其拓展
均值漂移算法及其拓展1.引言1.1 概述均值漂移算法是一种基于密度估计的非参数聚类算法,它能够自动发现数据中的聚类结构并生成聚类中心。
该算法在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域得到广泛应用。
均值漂移算法通过不断迭代样本点的平移来寻找局部最大密度区域,从而实现聚类。
本文将对均值漂移算法进行详细介绍,并探讨其拓展方法。
首先,我们将介绍均值漂移算法的基本原理和步骤,展示其在聚类分析中的应用。
然后,我们将讨论基于核函数的均值漂移算法,该方法利用核函数将数据映射到高维空间,从而对非线性数据进行聚类分析。
另外,我们还将介绍增量式均值漂移算法,该算法可以在动态数据流的环境下实时地进行聚类。
通过本文的阅读,读者将了解均值漂移算法的基本原理和步骤,以及其在聚类分析中的应用。
此外,我们还展示了基于核函数和增量式的均值漂移算法,在处理非线性数据和动态数据流方面具有较好的性能。
最后,我们将对均值漂移算法和其拓展方法进行总结并对未来发展进行展望。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括文章的框架和组成部分的简要说明。
具体可以如下编写:文章结构:本文主要围绕均值漂移算法及其拓展展开,分为引言、正文和结论三个部分。
引言:引言部分首先对本文的主题进行概述,即均值漂移算法及其拓展。
其次,介绍文章的结构安排,包括各个章节的内容和组成部分。
最后,明确本文的目的,即探讨均值漂移算法在数据处理和模式识别中的应用,以及介绍相关拓展方法。
引言部分的目的是引起读者的兴趣,并为接下来的正文部分做好铺垫。
正文:正文部分分为两个主要部分:均值漂移算法和拓展方法。
2.1 均值漂移算法:本部分主要介绍均值漂移算法的原理和步骤。
首先,详细解释均值漂移算法的基本原理,包括如何通过密度估计实现数据聚类。
然后,详细介绍均值漂移算法的步骤,包括选择核函数和带宽参数等关键步骤。
2.2 拓展方法:本部分主要讨论基于核函数的均值漂移算法和增量式均值漂移算法。
首先介绍基于核函数的均值漂移算法,包括核函数的选择和使用方法。
均值漂移算法原理_概述及解释说明
均值漂移算法原理概述及解释说明1. 引言1.1 概述均值漂移算法是一种无监督学习算法,用于聚类和密度估计。
该算法通过对数据点进行迭代处理,使得每个数据点都朝着数据分布的高密度区域漂移。
它逐步调整估计的概率密度函数,并通过对核密度估计相对局部极值点的寻找,实现优化聚类结果。
1.2 文章结构本文将首先介绍均值漂移算法的基本原理及其在实际应用中的步骤。
然后,我们将详细解释算法中涉及到的核密度估计技术、全局和局部极值点寻找方法以及对象迁移过程分析。
接下来,我们将说明如何准备数据集并进行实验,并对参数调节实验与结果进行分析。
最后,文章将讨论均值漂移算法与其他相关算法的比较,并总结主要发现和贡献。
在文章的最后一部分,我们还会展望均值漂移算法的发展方向和应用前景。
1.3 目的本文旨在深入探讨均值漂移算法原理及其应用领域,并通过详细说明核密度估计技术、全局和局部极值点寻找方法以及对象迁移过程分析,使读者对该算法有一个清晰的理解。
此外,我们还将通过实验结果与比较讨论,评估均值漂移算法的性能,并提出未来算法发展的建议。
希望本文能够为研究者和从业者提供有价值的参考和启发,推动均值漂移算法在各个领域的应用与发展。
2. 均值漂移算法原理2.1 漂移概念解释均值漂移算法是一种非参数的密度估计方法,其主要思想是通过对数据点的密度进行评估和更新来找到数据分布中的聚类中心。
漂移概念指的是在迭代过程中,数据点从初始位置向高密度区域“漂移”的现象。
2.2 算法步骤介绍均值漂移算法的主要步骤包括:首先,选择一个核函数和带宽参数来计算每个数据点的权重,并初始化聚类中心。
然后,根据每个数据点与聚类中心之间的距离和权重,计算新的聚类中心位置。
接下来,迭代地更新每个数据点的权重,并重新计算新的聚类中心直至收敛。
最后,将收敛后得到的聚类中心作为样本数据集的最终划分结果。
2.3 应用领域示例均值漂移算法在各个领域都有广泛应用。
在图像处理领域,均值漂移可以用于图像分割、目标跟踪等任务;在模式识别领域,均值漂移可以应用于人脸识别、手写数字识别等任务;在无线传感器网络中,均值漂移可以应用于数据聚类和异常检测等任务。
基于均值漂移的模糊C均值聚类图像分割方法
基于均值漂移的模糊C均值聚类图像分割方法作者:王建存来源:《电子技术与软件工程》2013年第23期摘要:本文针对模糊C均值聚类(FCM)算法在分割噪声图像和含有颜色相近区域的图像时存在的不足,提出了一种结合各向异性均值漂移的模糊C均值聚类(FCM)新算法。
该算法在传统的FCM算法中引入了均值漂移(MS)算法,分割图像时利用MS算法可快速找到峰值点和图像空间信息的优点,对颜色漂移区域和细长区域均能保留更多的图像信息,同时具有较强的抗噪能力。
【关键词】图像分割 FCM算法均值漂移算法1 绪论图像分割是模式识别、计算机视觉领域的经典研究课题之一,是由图像处理到图像分析的关键技术,在实际生活中的应用非常广泛。
作为模糊聚类算法中典型的形式,模糊C均值(FCM)算法已广泛地应用在图像分割领域。
但是该算法存在容易收敛到局部极值、计算量大、容易受噪声影响等不足。
针对传统的FCM算法对颜色相近的区域很难分割和容易受噪声干扰的缺点,本文对FCM分割算法进行了改进。
2 模糊C均值聚类(FCM)算法传统的FCM算法通过迭代使得模糊目标函数达到最小以确定最佳聚类,该算法的实现方法是根据数据点的特征将数据点划分为要求的几个类,使得被划分到每个类内的数据点的特征尽量相似,而不同类之间的数据点特征尽量不同。
用隶属度函数表示样本与子集的隶属关系,子集构成的矩阵称为模糊隶属矩阵。
3 基于各向异性均值漂移的FCM聚类算法(AMSFCM)均值漂移(Mean Shift,简称MS)算法是一种有效的特征空间聚类算法,该算法的原理简单、迭代效率高,已广泛应用在图像分割和信息跟踪等领域。
它的基本原理是通过迭代搜索特征空间中样本点信息最聚集的地方,迭代过程中搜索点沿着样本点密集的方向移动到密度函数的局部极大值点,对于图像分割,就是要找到不同色彩的聚类点。
基于各向异性均值漂移的模糊C均值聚类算法(AMSFCM)的思想是在FCM算法的基础上对样本点进行均值漂移聚类,由于MS算法是在特征空间中搜索到局部密度极大点,分割图像时统一考虑图像的空间信息和颜色信息,对于彩色图像,每个像素点的信息可用5维特征空间中的值来表示,即。
基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法
a l g o i r t h m u s e s t h e o p t i mi s e d me a n s h i t f a l g o i r t h m t o s e g me n t t h e o ig r i n a l i ma g e ,a f t e r t h e s e g me n t a t i o n t h e r e f o ms r t h e i ma g e wi t h t h e i r g h t , a n d t h e c l u s t e in r g n u mb e r a n d c l u s t e in r g c e n t r e a r e o b t a i n e d a s we l 1 .T h e n, t h e lg a o i r t h m c h o o s e s t h e i ma g e w i t h t h e ig r h t a s t h e i n p u t i ma g e ,
过程 中易陷入局部极值 的 问题 , 提 出一种基 于均值 漂移和模 糊 C均值 聚类 的图像分 割算法。 首先 , 利 用优化 的均值 漂移算 法对原 始 图像 进行分 割, 分割后形成 带权 的分割 图像 并且得到 聚类 数 目和聚类 中心 ; 然后 , 以带权 分割 图像 为输入 图像 同时把聚 类数和聚 类 中心 引入加权 F C M 算 法进行分 割; 最后 , 对分割结果进行 形态学优化和二值化处理 以提升分 割效果 。实验表 明, 该方法相对 于传
Ab s t r a c t
T o i mp r o v e t h e p r o b l e m o f t r a d i t i o n a l f u z z y c - me a n s c l u s t e i r n g( F C M)a l g o i r t h m t h a t w h e n a p p l i e d t o i ma g e s e g me n t a t i o n , i t
快速模糊C均值聚类的图像分割方法
2009,45(12)1引言图像分割是图像分析、理解和识别的关键技术,是计算机视觉研究中经典的研究课题之一,也是图像处理的难点之一。
所谓图像分割是指将图像分解成互不相交的不同空间区域,使得每个区域的像素具有相似的特征,不同区域内的像素间就会存在特征差异,以便把感兴趣的物体从复杂的背景中分离出来。
由于比传统的硬分割算法能保留更多的原始图像信息,模糊分割算法引起了人们的关注,特别是模糊C均值(FCM)聚类算法作为一种无监督聚类算法已成功地应用在图像分析和图像分割等领域。
它是Dunn在推广硬C均值(HCM)算法的基础上提出的[1],Bezdek把这一工作进一步推广到聚类分析中[2]。
FCM算法的基本思想是通过迭代来优化用于表示图像像素点与C类中心的相似度的目标函数,以获取极大值,从而得到最优聚类[3],该算法具有良好的局部收敛性和分割效果。
但是使用FCM对大样本数据进行聚类时将耗费大量的时间和空间资源[4],而且对于信噪比低的图像,对噪声比较敏感,分割结果很不理想。
为了解决上述存在的问题,国内外已有很多学者提出了许多快速FCM聚类算法,文献[5]提出了一种降低迭代计算量提高性能的快速算法2rFCM,该算法通过降低图像的分辨率来减少样本的数量,从而降低运算量,但降低分辨率的做法会使图像有用信息丢失,导致图像分割错误。
文献[6]提出的算法通过选取恰当的聚类中心来减少迭代次数,缩短迭代时间,但不具有通用性。
近年来,结合空间信息的模糊C均值分割方法的研究引起了人们的重视,人们希望通过增加图像分割时的聚类速度,运用像素空间特征[7],构造新的隶属函数来抑制噪声的干扰,对噪声图像进行正确的分类。
Krisnapuran等人提出的可能性聚类方法(PCM)[8],通常以FCM模糊初始划分,然后再对隶属度作更精确的计算。
然而,PCM算法有一定局限性,它带有一个必须被使用者预先确定的参数,这个参数与最后的聚类结果密切相关,因此使聚类结果带有很大的不确定性。
均值偏移聚类算法原理
均值偏移聚类算法原理
1.随机选择一个样本点作为初始中心点。
2.根据指定的邻域半径,找出距离中心点在该半径范围内的所有样本点。
3.计算这些样本点的质心,作为新的中心点。
4.重复步骤2和3,直到中心点不再移动为止。
在均值偏移聚类算法中,核心是计算样本点的质心,即通过对每个样本点在邻域半径内进行加权平均,得到新的中心点。
样本点的权重是根据其与中心点的距离进行分配的,距离越近的样本点权重越大。
整个算法的流程如下:
1.初始化半径参数和阈值参数。
2.选择一个样本点作为初始中心点。
3.根据邻域半径找出距离中心点在该半径范围内的所有样本点。
4.计算这些样本点的质心。
5.计算新的中心点与原中心点的距离,如果距离小于阈值,则停止迭代,否则将新的中心点作为当前中心点,返回步骤3
6.将那些距离小于邻域半径的样本点归为同一个簇。
7.选择一个未归类的样本点作为新的中心点,重复步骤3到步骤6,直到所有样本点都被归类。
总体来说,均值偏移聚类算法是一种简单有效的密度聚类算法,通过
寻找样本点密度最大的区域来确定簇的中心点和边界。
它的原理相对简单,但需要调节一些参数,例如邻域半径和阈值,以获得最佳的聚类结果。
基于均值漂移和模糊 C均值聚类的图像分割算法
基于均值漂移和模糊 C均值聚类的图像分割算法陈志飞;时宏伟;吕学斌;孙旭【摘要】为改进传统的模糊C均值聚类(FCM)算法应用于图像分割时计算代价大、性能依赖于初始聚类个数和聚类中心、分割过程中易陷入局部极值的问题,提出一种基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法。
首先,利用优化的均值漂移算法对原始图像进行分割,分割后形成带权的分割图像并且得到聚类数目和聚类中心;然后,以带权分割图像为输入图像同时把聚类数和聚类中心引入加权FCM算法进行分割;最后,对分割结果进行形态学优化和二值化处理以提升分割效果。
实验表明,该方法相对于传统的模糊C均值聚类算法有更好的图像分割效果和分割效率,且分割效果与人类视觉感知具有更高的一致性。
%To improve the problem of traditional fuzzy c-means clustering (FCM) algorithm that when applied to image segmentation , it has big computational cost , its performance depends on the initial clustering number and clustering centre , and it is easy to fall into local ex-tremum in segmentation process , an image segmentation algorithm based on mean shift and fuzzy c-means clustering is proposed .First, the algorithm uses the optimised mean shift algorithm to segment the original image , after the segmentation there forms the image with the right , and the clustering number and clustering centre are obtained as well .Then, the algorithm chooses the image with the right as the input image , and introduces the clustering number and clustering centre into the weighted FCM algorithm forsegmentation .Finally, the algorithm applies morphologic optimisation and binarisation to the segmentation result to improve the segmentationeffect .Experimental results show that , com-pared with traditional fuzzy c-means clustering method , the proposed algorithm has better segmentation effect and efficiency , and the segmen-tation effect has a higher consistency with human visual perception .【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(000)011【总页数】5页(P13-17)【关键词】图像分割;模糊C均值聚类;均值漂移;形态学【作者】陈志飞;时宏伟;吕学斌;孙旭【作者单位】四川大学计算机学院四川成都 610064; 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都 610064;四川大学计算机学院四川成都 610064; 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都 610064;四川大学计算机学院四川成都 610064; 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都 610064;四川大学计算机学院四川成都 610064; 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都 610064【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言图像分割是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程,它是图像处理到图像分析的重要环节。
均值漂移跟踪算法解读
在无人驾驶车辆测试平台上利用均值漂移跟踪算法实现移动图像的实时跟踪Benjamin Gorry, Zezhi Chen, Kevin Hammond, Andy Wallace, and Greg Michaelson摘要:本文描述了一种用来跟踪移动目标的新型计算机视觉算法,该算法是作为无人驾驶车辆长期研究的一部分而被发展的。
我们将介绍在视频序列中利用变量核进行跟踪的研究结果。
其中,均值漂移目标跟踪算法是我们工作的基础;对于一个移动目标,该算法通常用来在初始帧中确定一个矩形目标窗口,然后利用均值漂移分离算法处理该窗口中的数据,将跟踪目标从背景环境中分离出来。
我们并没有使用标准的Epanechnikov内核,而是利用一个倒角距离变换加权内核来提升目标表示和定位的精度,利用Bhattacharyya系数使RGB色彩空间中两个分布之间的距离最小化。
实验结果表明,相对于标准算法,本算法在跟踪能力和通用性上有一定的提升。
这些算法已经运用在机器人试验平台的组成部分中,并证明了这些算法的有效性。
关键词:Hume,函数程序设计,无人驾驶车辆,先驱者机器人,视觉I.引言本文比较和对比了在视觉序列中跟踪移动目标的三种计算机视觉算法。
对于很多无人驾驶车辆(A V)来说,在复杂背景中检测和跟随移动目标的应用是至关重要的。
例如,这可以让一个全尺寸无人驾驶车辆跟踪行人或者移动车辆并避免与之相撞。
同时对于机器人而言,这项技术也可以提升导航性能和增强安全性。
对单个移动目标的良好隔离,将便于我们针对感兴趣的目标进行应用开发。
而所有的这些应用都要求我们能够实时的处理全彩色的视频序列。
我们的工作是在基于先驱者P3-AT全地形机器人的无人驾驶车辆测试平台上进行的,它是一个英国项目的一部分。
这个庞大的项目是由国防科学技术中心(DTC)下辖的无人系统工程(SEAS)为了开发新型无人驾驶车辆传感器技术而建立的。
国防科学技术中心的无人系统工程是由英国工业联盟操作管理,旨在通过采取系统工程的方法在整个系统和子系统层次上,研究有关无人系统的创新性技术,以此达到利用科学技术进步促进军事能力发展的目的。
均值漂移——精选推荐
均值漂移是一种有效的统计迭代算法。
均值漂移算法是一种基于密度梯度上升的非参数方法,通过迭代运算找到目标位置,实现目标跟踪。
它显著的优点是算法计算量小,简单易实现,很适合于实时跟踪场合;但是跟踪小目标和快速移动目标时常常失败,而且在全部遮挡情况下不能自我恢复跟踪。
通过实验提出应用核直方图来计算目标分布,证明了均值漂移算法具有很好的实时性特点。
Mean Shift 简介Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift 是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.然而在以后的很长一段时间内Mean Shift并没有引起人们的注意,直到20年以后,也就是1995年,另外一篇关于Mean Shift的重要文献[2]才发表.在这篇重要的文献中,Yizong Cheng对基本的Mean Shift算法在以下两个方面做了推广,首先Yizong Cheng定义了一族核函数,使得随着样本与被偏移点的距离不同,其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同,其次Yizong Cheng还设定了一个权重系数,使得不同的样本点重要性不一样,这大大扩大了Mean Shift的适用范围.另外Yizong Cheng指出了Mean Shift 可能应用的领域,并给出了具体的例子.Comaniciu等人[3][4]把Mean Shift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中Mean Shift都得到了很好的应用. Comaniciu等在文章中证明了,Mean Shift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此Mean Shift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.Comaniciu等人[5]还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift最优化问题,使得跟踪可以实时的进行.在后面的几节,本文将详细的说明Mean Shift的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用.Mean Shift 的基本思想及其扩展基本Mean Shift给定d维空间中的n个样本点,i=1,…,n,在点的Mean Shift向量的基本形式定义为: k表示在这n个样本点中,有k个点落入区域中.我们可以看到是样本点相对于点的偏移向量,(1)式定义的Mean Shift向量就是对落入区域中的k个样本点相对于点的偏移向量求和然后再平均.从直观上看,如果样本点从一个概率密度函数中采样得到,由于非零的概率密度梯度指向概率密度增加最大的方向,因此从平均上来说, 区域内的样本点更多的落在沿着概率密度梯度的方向.因此,对应的, Mean Shift向量应该指向概率密度梯度的方向如上图所示, 大圆圈所圈定的范围就是,小圆圈代表落入区域内的样本点,黑点就是Mean Shift的基准点,箭头表示样本点相对于基准点的偏移向量,很明显的,我们可以看出,平均的偏移向量会指向样本分布最多的区域,也就是概率密度函数的梯度方向从前面关于Mean Shift和概率密度梯度的关系的论述,我们可以清楚的看到,MeanShift算法本质上是一个自适应的梯度上升搜索峰值的方法,如下图所示,如果数据集服从概率密度函数f(x),给定一个如图初始点,Mean Shift算法就会一步步的移动,最终收敛到第一个峰值点.从这张图上,我们可以看到Mean Shift至少有如下三方面的应用:(1)聚类,数据集中的每一点都可以作为初始点,分别执行Mean Shift算法,收敛到同一个点算作一类;(2)模态的检测,概率密度函数中的一个峰值就是一个模态,Mean Shift在峰值处收敛,自然可以找到该模态.(3)最优化,Mean Shift可以找到峰值,自然可以作为最优化的方法,Mean Shift算法进行最优化的关键是要把最优化的目标转化成Mean Shift隐含估计的概率密度函数.[1]The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition(1975)[2]Mean shift, mode seeking, and clustering (1995)[3]Mean Shift: a robust approach toward feature space analysis (2002)[4]Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift (2000)[5]Mean-shift Blob Tracking through Scale Space (2003)[6]An algorithm for data-driven bandwidth selection(2003)从直观上看,如果样本点从一个概率密度函数中采样得到,由于非零的概率密度梯度指向概率密度增加最大的方向,因此从平均上来说,区域内的样本点更多的落在沿着概率密度梯度的方向.因此,对应的, Mean Shift向量应该指向概率密度梯度的方向。
MeanShift(均值漂移)原理及在视频跟踪中的使用
MeanShift (均值漂移)原理及在视频跟踪中的使⽤MeanShift(均值漂移)MeanShift (均值漂移)的核⼼思想就是通过计算均值,将⼀个点移动到密度最⼤的地⽅。
具体的实现步骤及原理,通过迭代随机选择⼀个特征点作为圆⼼,计算设置的半径范围内所有的特征点到圆⼼的向量,圆⼼是七点起点。
最终得到⼀个向量,这个向量就是这个选择的圆⼼将要移动的距离和⽅向;继续迭代到当这个向量的模⼩于设置的阈值的时候,停⽌迭代,这个点就是我们要找的中⼼点。
计算公式就是:给定d 维空间R d 的n 个样本点 ,i =1,…,n ,在空间中任选⼀点x ,那么Mean Shift 向量的基本形式定义为:M h =1K ∑x i ∈S k x i −x S k 是⼀个半径为h 的⾼维球(这⾥我们就讨论的⼆位图像)区域,满⾜以下关系的y 点的集合,S h (x )=y :y −x i T (y −xi )<h 2k 表⽰在这n 个样本点x i 中,有k 个点落⼊S k 区域中.MeanShift ⽰意图任选⼀个点,然后以这个点为圆⼼,h 为半径做⼀个⾼维球,因为有d 维,d 可能⼤于2,所以是⾼维球。
落在这个球内的所有点和圆⼼都会产⽣⼀个向量,向量是以圆⼼为起点落在球内的点位终点。
然后把这些向量都相加。
相加的结果就是下图中黄⾊箭头表⽰的MeanShift向量。
然后,再以这个MeanShift 向量的终点为圆⼼,继续上述过程,⼜可以得到⼀个MeanShift向量。
MeanShift 算法在视频⽬标跟踪中的应⽤MeanShift 算法在视频跟踪中的应⽤⾸先就需要建⽴向上⾯⼀样的特征点⽤于计算加和的向量。
这⾥不能直接⽤图像中的像素值来作为向量,我个⼈的理解就是图像中的像素并没有什么特别的地⽅,这个选择特征点呢!那么就必须对图像进⾏处理才能得到我们想要的特征图,⽅法就是获取反向投影图。
反向投影图反向投影图的获取⾸先我们需要得到上⼀帧中的感兴趣区域(也就是⽬标区域),就是我们平时所理解的给定的第⼀帧的⽬标区域,我们的⽬标就是在下⼀帧中找到这上⼀帧的给定的⽬标区域相识的区域。
自适应的均值漂移分割算法
自适应的均值漂移分割算法马瑜;梁慧琳;张艳宁;徐爽【摘要】针对传统均值漂移算法在图像分割时参数确定耗时,工程量大,分割效果不明显的问题,本文根据在图像处理中对图像分割前期准备工作高效、准确的要求,结合图像的直方图,提出一种自适应的均值漂移分割算法.算法首先利用图像的直方图估计出图像的概率密度.对每个像素点根据其周围特征以及概率分布计算它的带宽值.实验结果表明,改进算法很好的解决了固定带宽均值漂移算法在确定带宽时效率低,分割效果差的问题.自适应的均值漂移分割算法可以有很好的分割结果.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2013(043)010【总页数】4页(P1162-1165)【关键词】自适应;直方图;均值漂移;图像分割【作者】马瑜;梁慧琳;张艳宁;徐爽【作者单位】西北工业大学计算机学院,陕西西安710129;宁夏大学研究生院,宁夏银川750021;宁夏大学研究生院,宁夏银川750021;西北工业大学计算机学院,陕西西安710129;宁夏大学研究生院,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言均值漂移聚类是一个基于Parzen窗的非参数核密度估计理论,为寻找局部密度的最大处。
在均值漂移过程中,任何数据点都可以作为初始点进行均值漂移。
将收敛到同一个点的像素点进行聚类,漂移过程中,由图像自动决定每一类的像素数,和类的边界[1]。
Comaniciu和Ramesh基于可变的窗宽密度估计提出一种自适应的均值漂移[2],并且应用于图像分割和聚类[3]。
对自适应算法的提出主要是为下一步图像处理做基础。
周芳芳、樊晓平采用自适应均值漂移聚类算法为三维数据场设计传递函数[4]。
Lei Lin提出一种针对三维MR图像的自适应分割方法,其主要思想也是采用自适应的带宽设计,再加入 K-Means算法[5]。
Xinhong Zhang 为了图像处理时降低计算时间和计算维度,提出自适应分割算法,其主要思想是运用了对一幅图像的概率密度估计来计算进行带宽设计,再加入本地特征散列法进行图像分割。
均值漂移分割算法
均值漂移分割算法
均值漂移分割算法是一种基于密度的非参数聚类算法,它通过对数据空间中的密度进行估计,实现对数据样本的聚类。
该算法的核心思想是寻找数据空间中的密度高峰,并将其作为聚类中心,然后通过对相邻样本进行迭代计算,将其分配给最近的聚类中心。
在此过程中,聚类中心不断向密度高峰的方向漂移,从而逐渐逼近实际的聚类中心。
均值漂移分割算法具有自适应性和鲁棒性的特点,能够有效地处理噪声和复杂的数据结构,因此在图像分割、物体识别、模式识别等领域被广泛应用。
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高分辨率遥感图像均值漂移算法分割
高分辨率遥感图像均值漂移算法分割摘要:图像分割是土地利用变化检测的关键,遥感图像的分割效果决定了土地利用变化检测的精度。
本文介绍了基于无参数密度估计的均值漂移分割算法,利用高分辨率的遥感影像进行多尺度分割实验,比较分割结果之间的差异。
关键词:图像分割变化检测多尺度均值漂移分割算法引言图像分割是高分辨率遥感图像由“基于像元”向“面向对象”转变的前提和基础,并且图像分割的质量直接影响后续处理的精度。
合适的图像分割尺度为变化检测提供了可选择的空间,而且避免了高分辨率遥感图像基于像元进行变化检测时可能产生的细小的点状变化检测结果。
同时通过分割所产生的图像“对象”中蕴含了大量可用于变化检测的特征信息,如纹理、形状信息等,使得变化检测结果更具稳健性,并且通过分割减少了变化检测所需处理的单元,提高了变化检测速度。
均值漂移算法的遥感图像分割2.1均值漂移分割算法均值漂移算法是从密度函数梯度的非参数估计中推导获得的,而非参数估计则是从样本集出发对密度函数进行估计,它不需要任何先验知识,对任意形状的分布都有效。
其中最常用的是核密度估计,它根据核函数对样本集进行计算得到密度函数。
代表一个维的欧式空间,是该空间中的一个点,用列向量表示。
的模为,表示实数域。
如果一个函数存在一个轮廓函数,即,其中为标准化常数,并且满足:1)是非负的;2)是非增的,即如果,则;3)是分段连续的,并且,那么,函数就被称为核函数[1]。
给定空间中的个采样点,利用核函数及正定的带宽矩阵,则密度函数的核密度估计公式为:其中是采样点的权重,满足,简记为。
核函数决定了采样点与核中心点之间的相似性度量,带宽矩阵决定了核函数的影响范围。
称作马哈拉诺比斯距离。
直观地说,密度估计是每个采样点处的核函数加权求和的结果。
密度函数梯度估计等于密度函数估计的梯度,则密度函数梯度估计公式为:其中,,,核函数称为的阴影函数。
将等式右侧记为,称为均值漂移向量。
为均值漂移迭代公式,即它表示采样点的加权平均值,一般处的密度大于处的密度,因此均值漂移向量总是指向密度大的方向,即密度梯度增加的方向。
用vc实现的图像均值滤波代码的例子
用vc实现的图像均值滤波代码的例子,需要的可以参考。
其中pImg为灰度图像指针,输出均值滤波的图像将覆盖原图像,iWidth为图像的宽度,iHeight为图像的高度,size为均值滤波的模板大小。
数字图像中经常含有零均值的随机噪声,可以用均值滤波的方法进行降噪处理。
均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为领域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y),即g(x,y)=1/m ∑f (x,y),其中m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
void AverageFilter(IMG_DATATYPE *pImg,int iWidth,int iHeight,int size){IMG_DATATYPE *pSrc = NULL;pSrc = new IMG_DATATYPE[iWidth * iHeight];int i,j,x,y,sum;if(pImg == NULL || pSrc == NULL || iWidth <= 0 || iHeight <= 0)return;for(i=0;i<iHeight;i++){for(j=0;j<iWidth;j++){sum = 0;for(x = -size/2;x <= size/2;x++)for(y = -size/2;y <= size/2;y++){if(i + x >= 0 && i + x < iHeight && j + y >= 0 && j + y < iWidth)sum += pImg[(i + x) * iWidth + (j + y)];}pSrc[i * iWidth + j] = sum / (size * size);}}memcpy(pImg, pSrc, iWidth * iHeight * sizeof(IMG_DATATYPE));delete[] pSrc;}。
基于图形处理器的模糊C均值聚类分割算法
基于图形处理器的模糊C均值聚类分割算法刘刚;梁晓庚;贺学剑【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2012(39)1【摘要】In order to accelerate the segmentation algorithm of FCM(fuzzy c-means clustering), an accelerating algorithm based on GPUCgraphics processing unit) was proposed. Firstly,this method analyses the various phases of FCM algorithm which could be paralleled. Them in order to adapt to the GPU's hardware architecture, this method transforms the computing of membership grade and clustering center and the classifying of every pixels according to the membership grade with CUDA(Compute Unified Device Architecture). Experimental results show that the efficiency of the FCM segmentation algorithm accelerated by GPU is improved obviously compared with CPU's serial algorithm. In view of the parallel features of most image processing algorithms, the acceleration based on GPU is universal.%针对模糊C均值聚类图像分割算法运算量大、难于实时处理的问题,提出了一种基于图形处理器的加速算法.通过分析模糊C均值聚类算法各阶段可以并行处理的运算部分,利用计算统一设备架构软硬件结构,分别将隶属度矩阵计算、聚类中心计算和像素按隶属度归类3个部分改造成适合图形处理器硬件并行运行的形式.实验结果表明,相对于CPU串行算法,基于图形处理器的加速算法效率提升明显.鉴于大多数图像处理算法均具有可并行处理的部分,利用图形处理器进行加速具有普适性.【总页数】3页(P285-286,294)【作者】刘刚;梁晓庚;贺学剑【作者单位】西北工业大学自动化学院西安710072;河南科技大学电子信息工程学院洛阳471003;洛阳光电技术发展中心洛阳471009;河南科技大学林业职业学院洛阳471002【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于图形处理器加速的医学图像分割算法研究 [J], 程广斌;马承华;郝立巍2.基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法 [J], 陈凯;陈秀宏3.基于模糊C均值聚类的比色传感器阵列图像分割算法 [J], 刘晏明;易鑫;李超4.基于分布信息直觉模糊c均值聚类的红外图像分割算法 [J], 王晓飞; 胡凡奎; 黄硕5.基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法 [J], 徐金东;赵甜雨;冯国政;欧世峰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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private string PryMeanShiftFiltering()
{
//准备参数
Image<Bgr, Byte> imageDest = new Image<Bgr, byte>(imageSource.Size);
double spatialRadius = double.Parse(txtPMSFSpatialRadius.Text);
double colorRadius = double.Parse(txtPMSFColorRadius.Text);
int maxLevel = int.Parse(txtPMSFNaxLevel.Text);
int maxIter = int.Parse(txtPMSFMaxIter.Text);
double epsilon = double.Parse(txtPMSFEpsilon.Text);
MCvTermCriteria termcrit = new MCvTermCriteria(maxIter, epsilon);
//均值漂移分割
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
OpenCvInvoke.cvPyrMeanShiftFiltering(imageSource.Ptr, imageDest.Ptr, spatialRadius, colorRadius, maxLevel, termcrit);
sw.Stop();
//显示结果
pbResult.Image = imageDest.Bitmap;
//释放资源
imageDest.Dispose();
return string.Format("均值漂移分割,用时:{0:F05}毫秒。
\r\n", sw.Elapsed.TotalMilliseconds);
}
///<summary>
///当改变金字塔分割的参数“金字塔层数”时,对参数进行校验
///</summary>
///<param name="sender"></param>
///<param name="e"></param>
private void txtPSLevel_TextChanged(object sender, EventArgs e)
{
int level = int.Parse(txtPSLevel.Text);
if (level < 1 || imageSource.Width % (int)(Math.Pow(2, level - 1)) != 0 || imageSource.Height % (int)(Math.Pow(2, level - 1)) != 0)
MessageBox.Show(this, "注意:您输入的金字塔层数不符合要求,计算结果可能会无效。
", "金字塔层数错误");
}
///<summary>
///当改变均值漂移分割的参数“金字塔层数”时,对参数进行校验
///</summary>
///<param name="sender"></param>
///<param name="e"></param>
private void txtPMSFNaxLevel_TextChanged(object sender, EventArgs e)
{
int maxLevel = int.Parse(txtPMSFNaxLevel.Text);
if (maxLevel < 0 || maxLevel > 8)
MessageBox.Show(this, "注意:均值漂移分割的金字塔层数只能在0至8之间。
", "金字塔层数错误");
}
}
}。