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基于K-means聚类的体积分割
L = imsegkmeans3 (V, k)
[L,中心]= imsegkmeans3 (V, k)
L = imsegkmeans3 (V, k,名称,值)
例子
l= imsegkmeans3 (V,k)段体积V成k通过执行k-means聚类和返回的分段标记输出l.
l= imsegkmeans3 (V,k)
l
V
k
[l,中心) = imsegkmeans3 (V,k)也返回星团质心位置,中心.
[l,中心) = imsegkmeans3 (V,k)
中心
l= imsegkmeans3 (V,k,名称,值)使用名称-值对来控制k-means聚类算法的各个方面。
l= imsegkmeans3 (V,k,名称,值)
名称,值
全部折叠
加载一个3-D灰度磁共振成像体积和显示它使用volshow.
volshow
负载mristackvolshow (mristack);
将卷分割为三个集群。
L = imsegkmeans3 (mristack 3);
显示分段卷使用volshow.要探索分段卷的切片,请使用volume Viewer应用程序。
图volshow (L);
要分割的体积,指定为3-D灰度体积的大小米——- - - - - -n——- - - - - -p或三维多光谱体积米——- - - - - -n——- - - - - -p——- - - - - -c,在那里p飞机的数量是多少c为通道数。
请注意
imsegkmeans3处理二维彩色图像就像处理三维体积一样米——- - - - - -n3。如果你想要二维行为,那么使用imsegkmeans函数。
imsegkmeans3
imsegkmeans
数据类型:单|int8|int16|uint8|uint16
单
int8
int16
uint8
uint16
要创建的集群数量,指定为正整数。
指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家.
的名字
价值
Name1, Value1,…,的家
“NumAttempts”,5
NormalizeInput
真正的
1
假
0
将输入数据归一化为零平均值和单位方差,指定为逗号分隔对组成“NormalizeInput”和数字的或逻辑的1(真正的)或0(假).如果您指定真正的,然后imsegkmeans3分别对输入的每个通道进行归一化。
“NormalizeInput”
NumAttempts
3.
使用新的初始聚类质心位置重复聚类过程的次数,指定为由逗号分隔的对组成“NumAttempts”一个正整数。
“NumAttempts”
MaxIterations
One hundred.
最大迭代次数,由逗号分隔对组成“MaxIterations”一个正整数。
“MaxIterations”
阈值
1的军医
精度阈值,指定为逗号分隔对组成“阈值”和一个正数。在连续的迭代中,当每个聚类中心的移动都小于阈值时,算法停止。
“阈值”
标记矩阵,指定为一个正整数矩阵。具有标签1的像素属于第一个聚类,标签2属于第二个聚类,以此类推k集群。l和体积的前三个维度相同吗V.的类l取决于集群的数量。
“uint8”
k < = 255
“uint16”
256 <= k <= 65535
“uint32”
65536 <= k <= 2^32-1
“双”
< = 2 ^ 32 k
群集中心位置,以大小的数字矩阵返回k——- - - - - -c,在那里k簇数是和吗c为通道的数量。中心和图像是同一类吗我.
我
该功能产生可重复的结果。给定相同的输入参数,输出不会在多次运行中发生变化。
[1]亚瑟,D.和S.瓦西里维茨基。"k-means++:小心播种的好处"SODA '07:第十八届ACM-SIAM年度离散算法研讨会论文集.新奥尔良,洛杉矶,2007年1月,第1027-1035页。
superpixels3
分水岭
lazysnapping
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