佛山seo网站排名,人和机械网站建设,网站上传 文件夹结构,c2c商业模式有哪些一、 实验目的
1.掌握K均值聚类算法的原理和实现过程；
2.掌握K均值聚类算法的应用方法。
二、 实验内容
1.彩色图像分割
选择一幅图像，分别按三种颜色数进行彩色图像分割的结果（原图和分割图）。步骤如下：
(1) 第一步：读入一幅rgb图像并显示；
(2) 第二步：将该幅图…一、 实验目的
1.掌握K均值聚类算法的原理和实现过程；
2.掌握K均值聚类算法的应用方法。
二、 实验内容
1.彩色图像分割
选择一幅图像，分别按三种颜色数进行彩色图像分割的结果（原图和分割图）。步骤如下：
(1) 第一步：读入一幅rgb图像并显示；
(2) 第二步：将该幅图像由RGB彩色空间变换到LAB彩色空间；
(3) 第三步：运用K均值聚类算法将图像在LAB空间进行分类；
(4) 第四步：运用分类所得索引将图像显示出来；
(5) 第五步：将分割后的图像依次显示出来，进行比较；
(6) 第六步：根据以上分割和聚类的结果进行图像重建，并显示重建后的图像，与原图像进行比较。
2.彩色图像的矢量量化
选择一幅图像，分别按量化 颜色数为8，16和32进行量化，并计算峰值信噪比。
三、 实验结果
1.彩色图像分割（分成三类）
原图像：
