灰度共生矩阵和K均值聚类的纹理图像分割

资 源 简 介

灰度共生矩阵和K均值聚类的纹理图像分割

详 情 说 明

纹理图像分割是计算机视觉领域的经典问题，如何有效区分不同纹理区域是关键挑战。这里介绍一种结合灰度共生矩阵（GLCM）特征提取与K均值聚类的实用方法。

核心思路 灰度共生矩阵构建 通过计算像素对在特定方向和距离下的共现概率，量化图像的纹理特征。常用统计量包括对比度、相关性、能量和同质性，这些特征能有效捕捉纹理的粗糙度、规律性等属性。

特征向量构造 对每个像素提取其邻域的GLCM多维特征（如4个方向×4个统计量），形成高维特征向量。可通过主成分分析（PCA）降维以提升后续计算效率。

K均值聚类 将特征向量输入K均值算法，根据欧氏距离迭代优化聚类中心。聚类数K需预先设定，可通过肘部法则或轮廓系数确定。最终聚类标签即对应不同的纹理区域。

实现要点 滑动窗口大小影响GLCM特征稳定性，需平衡局部细节与计算量 特征标准化避免量纲差异导致聚类偏差 后处理（如形态学操作）可优化分割边界平滑度

此方法在工业检测、遥感图像分析中表现优异，但对噪声较敏感，可通过融合多尺度特征进一步提升鲁棒性。