分类性能的图像分割的两种方法： 1。 KMeans 和 2。强度阈值

资 源 简 介

分类性能的图像分割的两种方法： 1。 KMeans 和 2。强度阈值

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的重要任务，其目标是将图像划分为具有相似特征的区域。在分类性能评估背景下，KMeans聚类和强度阈值是两种常用的灰度图像分割方法，每种方法都有其独特的实现逻辑和评价指标。

KMeans聚类方法通过将像素划分为K个簇（如K=3）来实现分割。其核心步骤包括： 预处理：读取灰度图像后，通过`get_class`函数确定人眼可见的聚类数目（如12或3类），生成对应的地面真值图像作为基准。 性能计算：调用`Acc_Mat`函数计算每个类别的真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）、假阴性（FN），形成精度矩阵。 ROC分析：通过`ROC`函数计算准确率（ACC）、真阳性率（TPR）、假阳性率（FPR）等指标，并绘制不同类别的ROC曲线，评估分割效果。该方法对高强度值区域（如白色背景）表现较好。

强度阈值方法通过设定双阈值将图像分为三类，具体流程为： 阈值选择：基于手动分割的先验知识，选择5组阈值参数，调用`threshold_method`函数实现分割。 性能对比：同样使用`Acc_Mat`和`ROC`函数计算分类指标，生成ROC曲线，与KMeans结果对比。

两种方法的性能差异体现在： 适用场景：KMeans更适合多簇复杂分布，而阈值法对简单强度分层更高效。 评价维度：ROC曲线能直观反映不同类别在两类方法中的敏感性与特异性平衡。

最终，通过对比两类方法的ROC曲线和分类指标（如ACC、TPR），可确定哪种方法更适应特定图像的分割需求。