k-均值聚类算法实现灰度图像分割

资 源 简 介

k-均值聚类算法实现灰度图像分割

详 情 说 明

k-均值聚类算法是一种经典的无监督学习方法，非常适合用于图像分割任务。在灰度图像分割场景中，每个像素的灰度值可以作为一个单独的数据点，通过聚类算法将这些像素归类到不同的簇中，从而实现图像的分割效果。

算法的主要步骤如下： 初始化聚类中心：根据用户输入的聚类中心个数，随机选取图像中的像素灰度值作为初始聚类中心。 分配像素到最近的聚类中心：对图像中的每一个像素，计算其灰度值与所有聚类中心的距离（通常采用欧氏距离），并将该像素分配给距离最近的聚类中心所代表的簇。 更新聚类中心：对每一个簇，重新计算其所有成员的均值，并将该均值作为新的聚类中心。 迭代优化：重复步骤2和3，直到聚类中心不再显著变化（即收敛）或达到最大迭代次数。

最终，算法返回两个关键结果： 聚类中心：代表每一类的平均灰度值。 像素分类矩阵：与原图像尺寸相同的矩阵，每个位置存储该像素所属的类别编号，可用于后续的可视化或进一步分析。

k-均值算法在图像分割中的优势在于计算简单、易于实现，适合处理大规模像素数据。然而，其效果受初始聚类中心的选择影响较大，可能陷入局部最优解。常见的改进方法包括k-means++初始化或多重随机初始化以提升稳定性。

这种基于聚类的分割方法特别适用于灰度图像，因为灰度值本身具有连续性，使得聚类结果能自然地反映图像的不同区域。若需处理彩色图像，可扩展至多维特征空间（如RGB或Lab色彩空间）进行类似操作。