用C均值聚类方法实现图像分割

资 源 简 介

用C均值聚类方法实现图像分割

详 情 说 明

C均值聚类方法实现图像分割

C均值聚类（C-means Clustering，通常指K-means）是一种经典的聚类算法，常用于图像分割任务。其核心思想是通过迭代优化，将像素点划分到不同的类别（聚类中心）中，从而实现图像的自动分割。

算法思路 初始化聚类中心：随机选择K个像素点作为初始聚类中心，K值代表分割后的类别数目。 分配像素点：计算每个像素点与各聚类中心的距离（如欧氏距离），并将其分配到最近的类别。 更新聚类中心：重新计算每个类别的均值作为新的聚类中心。 迭代优化：重复分配和更新步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。

MATLAB实现关键点 将图像转换为适合聚类的数据格式（如RGB值或灰度值）。 使用内置函数或手动实现K-means算法进行像素点分类。 后处理优化分割结果，如去除小区域或平滑边界。

实验报告建议内容 数据集：测试不同复杂度图像（如简单物体、自然场景）。 参数影响：分析K值对分割效果的影响，选择最优类别数。 性能评估：使用轮廓系数、类内方差等指标衡量分割质量。 对比实验：与传统阈值分割或其他聚类方法（如FCM）进行对比。

该方法的优势在于实现简单、计算高效，但需注意初始聚类中心敏感性及对非球形分布数据的局限性。