2014-02-25 39 views

回答

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區域增長: 你必須選擇種子點,然後種子周圍的局部區域,以知道,如果相鄰像素應該有相同的標籤進行了分析。 http://en.wikipedia.org/wiki/Region_growing 它可以用於精確的圖像分割。

聚類: 有許多聚類技術(k-means,層次聚類,密度聚類等)。聚類算法不要求輸入種子點,因爲它們基於無監督學習。
它可以用於粗略的圖像分割。

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在聚類(k-means)中,我們還必須在初始化權中選擇k-means?這裏的平均值就像種子點是正確的?請解釋 –

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否,k-means是隨機初始化的,那麼k個質心將迭代收斂。 http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering –

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還有一個問題,http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_clustering在上面的鏈接中,我不瞭解標準函數之後的段落。錯字錯誤嗎? –