改进算法K-means++对图像区域进行分割

资 源 简 介

改进算法K-means++对图像区域进行分割

详 情 说 明

K-means++是一种改进的K-means聚类算法，它通过优化初始质心选择过程来提升图像分割效果。相比传统K-means随机初始化质心，K-means++能有效避免算法陷入局部最优解。

在图像分割应用中，K-means++首先随机选择第一个聚类中心，然后根据像素点与已选中心点的距离概率分布选择后续中心。这种策略能确保初始质心在特征空间中分布更加合理，使颜色或纹理相似的区域更容易被划分到同一聚类。

该算法显著提升了分割边界的准确性，特别是对于颜色过渡复杂的图像。由于初始质心选择更智能，通常只需较少迭代次数就能收敛，计算效率更高。在实现时，需要特别注意特征空间的定义，常见做法是将像素的RGB值或Lab颜色值作为特征向量。

K-means++已成为计算机视觉领域常用的预处理方法，为后续的图像分析和理解奠定基础。其改进思路也可推广到其他基于距离的聚类算法中。