k-均值算法 做的图象分割实例

资 源 简 介

k-均值算法 做的图象分割实例

详 情 说 明

k-均值算法是一种经典的无监督学习技术，在图像处理领域有着广泛的应用。当我们将它用于图像分割时，本质上是通过对像素颜色值进行聚类来实现颜色简化和区域划分。

在具体实现中，首先需要将输入图像转换为一个二维矩阵，其中每个像素点由RGB或灰度值表示。对于彩色图像聚类，我们会将这些三维颜色向量（R,G,B）作为特征数据。算法随机初始化k个聚类中心（在您的案例中k=3），然后通过不断迭代完成以下过程：

分配阶段：计算每个像素到三个聚类中心的距离（通常使用欧几里得距离），将其分配给最近的类别。 更新阶段：重新计算每个簇的中心位置，取当前簇中所有像素颜色值的均值作为新中心。

这个迭代过程会持续到中心点位置不再发生显著变化，或者达到预设的迭代次数。最终输出的是每个像素对应的类别标签，以及三个代表性的颜色中心值。

将k-均值应用于图像分割有两个主要效果：一是实现颜色量化，将数百万种颜色简化为三种代表性颜色；二是产生基于颜色的区域划分，虽然这种方法仅考虑颜色特征而不考虑空间连续性，但对于某些简单场景已经能产生有意义的分割结果。

实际应用中需要注意，由于初始中心点是随机选择的，多次运行可能得到不同结果。可以通过k-means++初始化等改进方法来提升稳定性。此外，在预处理阶段对颜色空间进行归一化，或者转换到LAB等感知均匀的颜色空间，往往能获得更好的视觉分割效果。