以k-means算法为背景，实现全自动分割图像

资 源 简 介

以k-means算法为背景，实现全自动分割图像

详 情 说 明

文章内容：

在图像分割领域，k-means算法因其简单高效的特点被广泛应用。然而，传统的k-means算法需要预先指定聚类数目（k值），这在实际应用中往往难以确定。本文结合信息熵理论，提出了一种全自动的图像分割方法，避免了人为设定k值的困扰。

k-means算法的核心思想是通过迭代计算样本点与聚类中心的距离，不断优化聚类结果。但在处理图像数据时，由于像素特征复杂，仅依赖欧氏距离可能会导致聚类效果不佳。因此，本文引入了混合高斯模型（GMM）对图像数据进行建模，以更好地描述像素特征的分布。然而，GMM在拟合过程中容易出现过拟合问题，使得聚类数目偏离预期。

为解决这一问题，本文设计了一种合并准则，通过计算信息熵的变化情况，自动判断是否需要对相近的聚类进行合并。这一准则能够有效简化模型，避免过拟合。具体来说，当两个聚类的信息熵增益低于设定阈值时，系统会自动执行合并操作，确保最终得到的聚类数目与图像的实际特征分布相匹配。

实验结果表明，该方法能够显著提升图像分割的准确性和鲁棒性。相较于传统k-means算法，改进后的方法在复杂场景下的分割效果更优，尤其是对纹理丰富或光照不均的图像表现更为突出。