K均值聚类法基于lab颜色空间分割图像

资 源 简 介

K均值聚类法基于lab颜色空间分割图像

详 情 说 明

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。