采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分

资 源 简 介

采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分

详 情 说 明

图像区域划分是计算机视觉中的重要任务之一。针对纹理丰富的图像，我们可以结合纹理分析和聚类算法实现有效的分割。

纹理分析是理解图像局部结构的关键步骤。传统共生矩阵方法虽然直观，但在复杂场景中效果有限。本方案采用频率域分析方法，通过傅里叶变换等工具提取更鲁棒的纹理特征，能够更好地捕捉图像周期性模式和方向特性。

特征提取完成后，K-means聚类算法发挥核心作用。该算法根据纹理特征的相似性自动将图像区域分组。关键在于： 确定合适的聚类数量K值 设计有效的纹理特征向量 选择恰当的距离度量标准

频率域分析的优势在于能同时捕获空间和频域信息，为后续聚类提供更具判别力的特征。整个过程实现了从像素级处理到语义级理解的提升，最终输出具有相似纹理特性的连通区域。

这种方法的创新点在于将频域纹理分析与无监督学习结合，既克服了传统空间域方法的局限性，又避免了监督学习对标注数据的依赖。实际应用时需要注意调整滤波器参数和聚类参数以获得最佳分割效果。