彩色图像进行K均值的图像分割

资 源 简 介

彩色图像进行K均值的图像分割

详 情 说 明

K均值算法在彩色图像分割中的应用是一种经典的无监督学习方法。该算法通过将图像中的像素点按照颜色特征进行聚类，从而实现自动化的区域划分。对于RGB彩色图像，每个像素点的三维颜色向量（R,G,B）成为聚类的输入特征。算法首先随机初始化K个聚类中心，然后迭代执行以下步骤：计算每个像素到各中心的距离并将其分配到最近的中心，之后根据新分配的像素重新计算聚类中心位置。当中心位置不再变化或达到最大迭代次数时，算法终止。最终属于同一簇的像素会被赋予相同颜色，形成视觉上分离的区块。这种方法在简单场景下能有效识别具有相似颜色特征的物体区域，但对初始中心敏感且需要预先确定K值。实际应用中常结合直方图分析或肘部法则来确定最佳聚类数量。