K均值做聚类分析来进行图像分割

资 源 简 介

K均值做聚类分析来进行图像分割

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习算法，常用于将数据划分为K个不同的簇。在图像分割领域，K均值可以基于像素特征将图像划分为若干区域，实现语义或色彩上的分割。

将图像转换到HSV色彩空间（色调Hue、饱和度Saturation、亮度Value）后再进行聚类是一个常见优化手段。相比RGB空间，HSV能更直观地区分颜色和亮度信息： 色调（H）表示颜色类型，对光照变化不敏感 饱和度（S）体现颜色纯度，帮助区分鲜艳与灰暗区域 亮度（V）独立于颜色信息，便于单独处理明暗特征

具体实现流程如下： 预处理阶段将图像从RGB转换为HSV空间，提取每个像素的H/S/V三个通道值作为特征向量 初始化K个聚类中心，通常随机选择或使用k-means++算法优化初始点 迭代执行分配-更新步骤： 将每个像素分配到最近的聚类中心（欧式距离或自定义距离度量） 重新计算各簇的中心位置（均值向量） 当中心点变化小于阈值时终止，最终每个像素归属的簇即为分割区域

该方法优势在于计算效率高，适合处理大尺寸图像。改进方向可包括： 结合空间信息（像素坐标）增强区域连续性 使用自适应K值确定策略 后处理优化分割边界

典型应用场景包含医学图像分析、自动驾驶中的道路识别等需要快速色彩分区的领域。