图像分割使用K聚类方法

资 源 简 介

图像分割使用K聚类方法

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习方法，广泛应用于图像分割领域。其核心思想是通过迭代优化将数据点划分为K个簇，每个簇以其质心为代表。在图像处理场景中，该算法可将像素点按颜色或灰度特征自动归类。

算法流程分为四个关键阶段：首先随机初始化K个质心位置，通常采用分散策略避免局部最优；接着计算所有像素点到质心的距离，将其归类到最近的簇；然后基于新生成的簇重新计算质心坐标；最后循环执行归类-计算步骤直到质心不再显著变化。

对于图像分割任务，算法可直接处理灰度图像的像素强度值，或将RGB彩色图像转换为三维特征空间（R,G,B通道）。MATLAB的实现优势在于内置矩阵运算优化，通过预分配内存避免循环开销，特别适合处理高分辨率图像的多维数据。

值得注意的是，K均值对初始质心位置敏感，可能收敛到局部最优解。实践中常配合多次随机初始化或改进算法（如K-means++）来提升稳定性。该方法的计算效率使其成为医疗影像分析、遥感图像处理等领域的常用预处理手段。