分割k-均值

资 源 简 介

分割k-均值

详 情 说 明

k-均值算法在图像分割领域是一种常用的无监督聚类方法，其核心思想是通过迭代计算将像素点划分为k个类别。该算法广泛应用于医学影像分析、遥感图像处理等需要区分不同区域特征的场景。

在MATLAB平台上实现时，主要涉及三个关键技术环节：首先需要对原始图像进行预处理，包括灰度转换和噪声消除；其次通过特征提取将像素点的颜色、空间位置等信息转化为可量化的特征向量；最后使用k-均值算法对特征空间进行划分。信号处理技术在此过程中起到重要作用，特别是对成像噪声的滤除和特征增强。这种基于聚类的分割方法相比传统阈值法，能够更好地处理具有复杂纹理特征的图像。但需要注意初始聚类中心的选择会影响最终分割效果，实践中常采用多次随机初始化来优化结果。