Matlab环境下利用C均值方法对图象进行聚类分割

资 源 简 介

Matlab环境下利用C均值方法对图象进行聚类分割

详 情 说 明

在图像处理领域，C均值聚类（又称K均值）是一种经典的无监督学习方法，常用于将图像像素按颜色或灰度值划分成不同类别。Matlab作为科学计算利器，提供了简洁高效的矩阵运算能力，特别适合实现此类基于距离的聚类算法。

C均值聚类的核心思想是通过迭代优化来最小化类内距离：首先随机初始化K个聚类中心，然后交替执行两个步骤——将每个像素点分配到最近的聚类中心，再重新计算各聚类的中心位置。对于RGB彩色图像，通常将每个像素视为三维特征空间中的点（R,G,B分量）；灰度图像则可简化为一维处理。

相比传统阈值分割方法，C均值能自动适应图像中多区域的复杂分布，但对初始中心点敏感且需预设类别数K。在实际应用中，常需结合直方图分析或多次运行取最优结果。Matlab的矩阵化运算可高效完成数百万像素的距离计算与归类，而内置可视化工具能直观展示分割效果。

若需提升分割精度，可考虑引入模糊C均值（FCM）或结合空间信息改进距离度量，这些扩展均能在Matlab中通过修改目标函数实现。该方法在医学图像分析、遥感图像分类等领域具有广泛的应用价值。