利用 k-均值的昆虫图像分割

资 源 简 介

利用 k-均值的昆虫图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的重要任务，而k-均值聚类在颜色空间中的应用为昆虫识别提供了一种有效方法。这种技术特别适用于需要从复杂背景中分离出特定颜色物体的场景，比如红色昆虫的检测。

在实现思路上，首先将RGB图像转换到Lab*颜色空间，这种空间能更好地反映人类视觉感知，使颜色区分更加明显。选择5个聚类中心点进行k-均值聚类，可以将图像中的颜色分布划分为5个主要区域。由于目标昆虫呈现明显的红色特征，包含最大红色色度的聚类自然对应昆虫区域。

为了提高分割精度，后续采用了形态学处理方法。这包括开运算去除小噪点，闭运算填充孔洞，使得昆虫轮廓更加完整。这种结合聚类与形态学的方法能有效处理自然场景中光照变化和背景干扰带来的挑战，为后续的昆虫识别和分析提供了高质量的图像分割结果。