Image segmentation by clustering

资 源 简 介

Image segmentation by clustering

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的核心任务，其目标是将图像划分为多个具有相似特征的区域。基于聚类的方法因其无监督特性成为经典解决方案，尤其适合缺乏标注数据的场景。

K-means是最常用的聚类算法，其通过以下流程实现分割：首先将图像像素转换到颜色空间（如RGB或Lab），每个像素点视为多维空间中的向量；然后随机初始化K个聚类中心，通过迭代优化调整中心位置，直至像素点与最近中心的距离总和最小化。最终，属于同一簇的像素被归为同一图像区域。

这类方法的优势在于无需预训练，且能自适应图像颜色分布。但需注意两个关键点：簇数K需人工设定，通常通过肘部法则确定；算法对初始中心敏感，可能需多次运行取最优结果。进阶方法如Mean-Shift或DBSCAN能自动确定簇数量，更适合复杂纹理的图像。

实际应用中，聚类分割常作为预处理步骤，需结合边缘检测或超像素算法提升边界精度。其延伸方向包括结合深度特征的多模态聚类，以及在医疗影像分析中的自适应改进。