实现多个阈值的图像分割及K-mean聚类的图像分割

资 源 简 介

实现多个阈值的图像分割及K-mean聚类的图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，其核心目标是将图像划分为具有相似特征的区域。常见的两种技术方案包括基于多阈值的分割方法和基于K-means聚类的分割方法，它们分别适用于不同的场景需求。

多阈值分割法通过设定多个灰度阈值将像素分为若干类别。这种方法特别适合处理具有明显亮度分层的图像，例如医学影像或工业检测场景。算法会统计图像的直方图分布，在波谷处寻找最佳阈值点，最终将所有像素按阈值区间归类。虽然计算效率较高，但对光照不均匀或噪声敏感的图像效果会下降。

K-means聚类分割则采用无监督学习策略，将像素的颜色值（如RGB或Lab空间）作为特征向量进行聚类。算法自动确定K个类中心，通过迭代优化使像素分配到最近的类中心。这种方法的优势在于能自适应地发现数据分布，特别适合颜色复杂度高的自然图像，但需要预先指定聚类数量K值，且对初始中心点选择敏感。

两种方法在实际应用中常结合使用——例如先用多阈值法快速提取感兴趣区域，再用K-means优化局部细节。随着深度学习的发展，传统分割方法依然在资源受限场景或需要强解释性的领域保持着独特价值。