matlab代码实现k均值图像分割

资 源 简 介

matlab代码实现k均值图像分割

详 情 说 明

K均值图像分割是一种基于颜色或灰度特征的无监督学习方法，通过将像素点划分为K个簇来实现图像分割。在MATLAB中可以利用内置函数或手动实现该算法，以下是核心实现思路：

数据预处理 将图像转换为二维矩阵，每个像素点的RGB值作为特征向量。若处理灰度图像则直接使用单通道数据，彩色图像通常需要将三维数据重塑为N×3的矩阵（N为像素总数）。

初始化聚类中心 随机选择K个像素点作为初始聚类中心，或采用改进方法（如K-means++）避免局部最优。MATLAB的`kmeans`函数默认包含优化逻辑。

迭代聚类过程 交替执行以下步骤直至收敛： 分配阶段：计算每个像素到各聚类中心的欧氏距离，将其归类到最近的簇。 更新阶段：重新计算每个簇的均值作为新中心。

结果映射 将聚类标签重新映射为图像，通常用簇中心颜色替代该簇所有像素值，实现颜色量化和区域分割。

扩展思考 优化方向：通过HSV色彩空间替代RGB可能提升分割效果；增加纹理特征可处理复杂图像。 应用局限：K值需人工预设，对非球形分布数据效果较差，可尝试GMM（高斯混合模型）作为替代方案。