本站所有资源均为高质量资源,各种姿势下载。
K均值聚类法在图像处理中常用于颜色空间分割,尤其是结合Lab颜色空间的特性能够更好地模拟人类视觉感知。Lab颜色空间将颜色信息分解为亮度(L)和两个颜色通道(a、b),这使得颜色差异的计算更符合人眼的直观感受。
首先,将输入图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间。这一步骤的关键在于Lab空间的颜色分布更均匀,便于后续聚类分析。然后应用K均值聚类算法对像素进行分组,聚类的依据是像素在Lab空间中的坐标值(L、a、b)。通过设定合适的聚类数目(K值),可以将图像分割为若干颜色相近的区域。
完成颜色分割后,目标区域的边缘会更加清晰。此时可以利用霍夫变换检测圆形轮廓。霍夫变换的核心思想是将图像空间的曲线(如圆)映射到参数空间,通过统计参数空间的峰值定位圆的位置和半径。该方法对噪声和部分遮挡具有较强的鲁棒性,适用于分割后的二值或边缘图像。
整个流程结合了颜色空间转换、无监督聚类和几何形状检测,适用于需要从复杂背景中提取特定颜色圆形目标的场景,如工业检测或生物医学图像分析。