图像颜色聚类分割

资 源 简 介

图像颜色聚类分割

详 情 说 明

图像颜色聚类分割是一种将图像中的像素按颜色相似性进行分组的技术，常用于简化图像信息或提取特定区域。其核心思路是将颜色空间中的像素点视为数据样本，通过聚类算法自动划分出具有代表性的色彩类别。

实现过程通常包含以下步骤：首先将图像从BGR格式转换为RGB，并将每个像素的RGB值作为三维特征向量。接着对像素集合应用K-means等聚类算法，算法会根据欧氏距离将像素分配到最近的簇中心。聚类完成后，所有属于同一簇的像素会被赋予该簇中心点的颜色值，最终生成颜色简化的分割图像。

该方法的优势在于无需预先定义颜色阈值，能自适应图像的主色调分布。调整聚类数量K可控制分割粒度——较小的K值产生抽象色块效果，较大的K值保留更多细节。需要注意，RGB空间对亮度变化敏感，在光照不均的场景中可能需转换到LAB等颜色空间提升效果。

扩展应用中，聚类结果可结合连通域分析实现物体分割，或作为深度学习模型的预处理步骤。若需处理视频流，可通过帧间簇中心传递来优化实时性能。