基于K均值聚类分割彩色图像算法的改进

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基于K-均值算法的植物彩色图像分割

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第２４卷第６期
Ｖｏ．４Ｎｏ６１２．
重庆工商大学学报（自然科学版）
ＪｈｎｑｇｅｈｏＢｓｅｓｎ．ＮｔｃＥ）ｏｇｉｅｎｌｕｉｓＵｉ（ａＳｉｄＣｎＴｎｖ
２００７年ｌ２月
Ｓｅ３更新簇的中心，ｔｐ：即重新计算每个簇中对象的中心；Ｓｅ４转Ｓｅ２直到准则函数收敛。ｔ：ｔｐ，ｐ
一
般来说，采用平方误差准则，定义如下：其
Ｅ＝ ∑ ∑ Ｉ — ｍＩＰ
一ｉ
＝
１一Ｃｐ￣一
应用一值算法分类后分割出的对象区域由于噪声、照等原因产生错误分类。为此，要对这些均光需区域进行进一步处理，从而得到完整的对象区域。
２５实验的结果．
将彩色植物图像每个频道的灰度值作为一均值算法的输人，对初始簇中心采用随机抽样预聚类。通过多次重复的方式，进行多次随机取样，多次迭代，从而能够较好地得到聚类中心。
目（Ｂ１０。Ｊ０２）
作者简介：李小林（９５一）女，１７，陕西吴堡人，硕士，讲师，从事计算机视觉研究。
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５４５
重庆工商大学学报（自然科学版）
第２４卷
２１Ｋ值的确定．
割，分割结果可以为基于区域方法的植物识别技术提供基础。
１
一均值算法
Ｋ一平均算法是典型的聚类划分方法，算法的步骤如下：其

K-means算法的改进

K-means算法的改进J.B.MacQueen 在1967 年提出的K-means算法到目前为止用于科学和工业应用的诸多聚类算法中一种极有影响的技术。

它是聚类方法中一个基本的划分方法，常常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。

K-means 算法是一种基于划分的聚类算法，在对所给数据集进行聚类时，必须知道k值的大小，即聚类的数目。

它的思想是：首先从所给定的包含n 个数据对象的数据集中随机选取k 个数据对象作为初始聚类中心点，然后计算其余的数据对象到各个聚类中心点的距离，根据距离最近原则，把数据对象分配给离它最近的聚类中心所代表的簇中；再重新计算各个簇的聚类中心，根据选定的聚类准则函数，采用迭代的方法，不断重复以上过程直到聚类准则函数收敛或者是相邻两次的聚类中心没有变化为止。

每一次迭代，都增加了簇内紧凑性，降低了簇间相似性。

当所有数据对象被正确划分后，下一次迭代聚类中心将不会再发生变化，这时聚类结果已达到最优，算法结束。

K-means 算法的具体过程描述如下：(1) 从给定样本数据集中随机选取k 个数据点作为初始聚类中心；(2) 计算数据集中每个数据到这k 个聚类中心的距离并将每个数据点分配给离它最近的中心点所代表的簇；(3) 计算每个簇中所有数据点的平均值作为每个簇的新的中心；(4) 判断聚类准则函数是否收敛或聚类中心点和上次是否完全相同，若收敛或中心点无变化，则算法结束，输出聚类结果，否则转到步骤(2)。

下面给出一个K-means 算法的例子，以更好的说明该算法的聚类过程。

已知一个数据对象集合X =，各数据对象的值如表所示。

现在要求将数据对象集X 划分为两类，即k=2。

首先随机选择两个点作为初始聚类中心，在这里我们选择和，分别作为和两个簇的初始聚类中心。

然后计算到和的欧式距离，通过公式来计算，如下所示：根据计算可知，距离比距离更近，所以应将划分到所表示的簇中，同理将划分到簇中，将划分到簇中。

Mean Shift算法在彩色图像分割中的应用

Mean Shift算法在彩色图像分割中的应用摘要：Mean Shift算法是目前广泛应用于图像分割和计算机视觉中的方法。

论述了该算法应用在彩色图像分割中的原理及过程,并给出实验过程和结果。

关键词：Mean Shift算法；彩色图像分割；数字图像处理0 引言图像分割是图像分析、识别和理解的基础，是从图像处理到图像分析的一个关键步骤。

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息，彩色图像的分割在近几年越来越引起人们的重视，成为图像技术研究的热点之一。

Mean shift(均值漂移,MS)算法是一种有效的统计迭代算法，最早由Fukunaga在1975年提出。

直到1995年，Cheng改进了MS算法中的核函数和权重函数，并将其应用于聚类和全局优化，扩大了该算法的适用范围。

从1997年到2003年，Comaniciu将该方法应用到图像特征空间的分析，对图像进行平滑和分割处理，并证明了MS算法在满足一定条件下，可收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点，因此，MS算法可用来检测概率密度函数中存在的模态。

由于MS算法完全依靠特征空间中的样本点进行分析，不需要任何先验知识，并且收敛速度快，近年来被广泛应用于图像分割和跟踪等计算机视觉领域。

1 Mean Shift算法1.1 Mean Shift算法原理定义:X代表一个d维的欧氏空间,x是该空间中的一个点,用一列向量表示.x的模为‖x‖2=x Tx.R表示实数域.如果一个函数K:K →R存在一个轮廓函数k:［0,∞］→R,即K(x)=c kk(‖x‖2)(1)其中c k＞0为标准化常数,且满足:①k是非负的;②k是非增的,即如果a＜b那么k(a)≥k(b);③k是分段连续的,并且∫0k(r)dr＜∞.则称函数K(x)为核函数。

对概率密度函数f(x),设在d维空间X中有n个采样点x i,i=1,2,…,n,用定义的核函数K(x)和d×d的正对称带宽矩阵H,得到核密度估计表达式为(x)=∑ni=1ω(x i)|H i|-12 K(H-12i(x-x i))=∑ni=1c kωi|H i|-12k(‖x-x i‖2Hi)(2)其中:w(x i)≥0赋给采样点x i的权重,满足∑ω(x i)=1,简记为ωi.‖x-x i‖2H i=(x-x i)TH-1 i(x-x i).核函数K(x)决定了采样点x i与核中心点x之间的相似性度量,带宽矩阵H i决定了核函数的影响范围。

【数据挖掘作业】K均值算法及其改进思路

聚类分析
K均值算法及其改进思路
➢聚类的简要介绍 ➢聚类分析的意义 ➢K均值算法 ➢K均值算法缺点 ➢K均值算法改进思路
❖聚类(Clustering)，是根据“物以类聚”的道理，对大量样本数据进行归类的一种多元统计分析方法。聚类作为一种无监督学习方法，在没有任何先验信息条件下，对现有无标记的数据进行归类。
❖聚类分析的过程主要分为两部分：首先要根据相似性度量方法测度出数据间的相似程度，将相似的数据划分到同一个簇类中；然后采用准则函数评价聚类划分的结果。因此，相似性度量和准则函数是聚类分析中的重要衡量指标。
聚类分析的意义
聚类分析是数据挖掘的预处理步骤，更是知识发现的关键环节。聚类分析的结层次的数据分析与知识发现提供了可靠的依据。
K均值算法
K均值算法是聚类分析中基于划分的常用的算法。它是一种无监督学习方式，即针对事先不带有类别标签的数据，采用欧几里德距离作为相似性度量方法划分簇类，采用采用最小误差平方和作为目标函数，使得同一个簇类内的数据之间具有较高相似度，不同簇类的数据之间具有较高相异度。
1.需要预先定义聚类数目即K值； 2.依赖于初始中心点，易陷入局部最优解； 3.易受噪音点和孤立点影响； 4.无法发现球形形状以外的其他形状的数据。
因k均值算法对初始化中心敏感，且需要人为设定聚类个数。
通过查阅相关文献，可以对该算法做以下改进：
（1）针对对初始化中心敏感问题，可以通过层次初始聚类方法，通过对数据层层抽样并聚类，以较小的时间代价得到较好的初始聚类中心。
（2）针对需要人为设定聚类个数问题，提出一种自动确定聚类个数的方法。该方法以DBI(Davies Bouldin index)作为确定聚类个数的评估指标，能够较好体现聚类质量。
谢谢！

基于聚类的图像分割算法研究

基于聚类的图像分割算法研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和图像数据的日益增多，图像分割作为计算机视觉和图像处理领域的核心问题之一，其研究价值和实际应用需求日益凸显。

图像分割旨在将一幅图像划分为若干个具有相似性质（如颜色、纹理、形状等）的像素集合，以揭示图像中的不同对象或区域。

在众多图像分割算法中，基于聚类的图像分割算法因其能够有效地利用图像像素间的相似性进行区域划分，而受到广泛关注。

本文旨在深入研究和探讨基于聚类的图像分割算法的原理、方法、技术及其发展趋势。

文章首先概述了图像分割的基本概念和重要性，分析了传统图像分割方法存在的问题和挑战。

随后，重点介绍了基于聚类的图像分割算法的基本原理和常用方法，包括K-means聚类、模糊C-means聚类、谱聚类等，并对各种方法的优缺点进行了比较和分析。

在此基础上，本文进一步探讨了基于聚类的图像分割算法在实际应用中的问题和挑战，如噪声干扰、计算效率、分割精度等，并提出了相应的解决方案和改进策略。

本文还介绍了基于聚类的图像分割算法在医学图像分析、遥感图像处理、视频监控等领域的应用案例和实际效果。

本文总结了基于聚类的图像分割算法的研究现状和发展趋势，展望了未来研究方向和应用前景。

本文旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供有价值的参考和启示，推动基于聚类的图像分割算法在理论和实践上的进一步发展。

二、聚类算法概述聚类分析是一种无监督的机器学习方法，其目标是将数据集中的对象划分为若干个组或类别，使得同一类别内的对象尽可能相似，而不同类别之间的对象尽可能不同。

在图像分割领域，聚类算法被广泛应用于从像素级别到区域级别的分割任务中。

聚类算法的核心思想在于定义一种度量标准来衡量数据点之间的相似性，并根据这种相似性将数据点划分为不同的群组。

常见的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法、谱聚类算法等。

K-means算法是最经典的聚类算法之一，它通过迭代优化的方式将数据点划分为K个类别，使得每个数据点到其所属类别中心的距离之和最小。

K均值算法在医疗影像分析中的使用教程(七)

K均值算法在医疗影像分析中的使用教程医疗影像分析是医学影像学的一个重要领域，通过对医学影像进行分析和处理，可以帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案。

K均值算法是一种常用的聚类算法，可以用于医疗影像分析中的图像分割和特征提取。

本文将介绍K均值算法在医疗影像分析中的使用方法和注意事项。

一、K均值算法简介K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它将n个样本划分为k个不同的簇，使得簇内的样本之间的距离尽可能小，而簇间的距离尽可能大。

算法的基本思想是随机选择k个样本作为初始的聚类中心，然后将其他样本分配到最近的聚类中心，再根据分配的样本重新计算聚类中心，不断迭代直到收敛。

K均值算法的优点是简单易实现，计算复杂度低，适用于大规模数据集。

二、K均值算法在医疗影像分析中的应用在医疗影像分析中，K均值算法主要应用在图像分割和特征提取两个方面。

1. 图像分割医学影像通常包括X光片、CT扫描、MRI等多种类型，图像中包含的信息复杂多样，因此需要对图像进行分割，将感兴趣的目标从背景中分离出来。

K均值算法可以根据像素之间的相似性将图像分成若干个簇，从而实现图像的分割。

在图像分割的过程中，选择合适的距离度量方法和聚类个数是至关重要的，这需要根据具体的医学影像和分析目的来确定。

2. 特征提取医学影像中蕴含着丰富的信息，如肿瘤的形状、纹理、密度等特征，这些特征对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。

K均值算法可以帮助提取这些特征，将影像中的像素点聚类成若干个簇，然后计算每个簇的中心点作为该簇的特征表示。

通过特征提取，医生可以更好地理解影像中包含的信息，从而更准确地做出诊断和治疗方案。

三、K均值算法在医疗影像分析中的使用教程1. 数据准备在使用K均值算法进行医疗影像分析之前，首先需要准备好医学影像数据。

这些数据可能包括X光片、CT扫描、MRI等各种类型的影像，需要确保数据的质量和完整性。

此外，还需要对影像数据进行预处理，如去噪、增强等操作，以便更好地适应K均值算法的需求。

彩色图像分割方法综述_林开颜

第10卷　第1期2005年1月中国图象图形学报Journa l o f I m age and G raph ics V o.l 10,N o .1Jan .,2005收稿日期:2003-08-28;改回日期:2004-06-29第一作者简介:林开颜(1975～　),男,先后于1998年、2001年获长春光学精密机械学院机械设计与制造专业工学学士学位、机械电子工程专业工学硕士学位,2004年获同济大学控制理论与控制工程专业博士学位,现在同济大学现代农业科学与工程研究院工作。

研究方向为智能控制理论与技术、农业计算机视觉技术等。

E -m ail :ky .li n @163.co m ;li nkai yan @yahoo .co 彩色图像分割方法综述林开颜1)　吴军辉1)　徐立鸿1),2)1)(同济大学现代农业科学与工程研究院,上海　200092)　2)(同济大学控制科学与工程系,上海　200092)摘　要　由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。

彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。

关键词　彩色图像分割　颜色空间　直方图阈值化　边缘检测　模糊方法　神经网络中图法分类号:TP391.41　文献标识码:A 文章编号:1006-8961(2005)01-0001-10A Survey on Color I mage Seg m entati on T echni quesLI N Ka i -yan 1),WU Jun -hui 1),XU Li -hong1),2)1)(Moder n Ag ri cu lt ur a l Sci ence ＆E ng ineeri ng Instit u t e of Tong jiUn i versit y ,Shanghai 200092)2)(Con tr ol S cie nce ＆E ngineeri ng D epart men t of TongjiUn iver sity ,S hangha i 200092)Ab strac t Due to co lor i m ag e prov i d i ng mo re infor m a tion than monochro m e i m age ,co l o r i m age proce ssi ng is be i ng paid m ore and m ore atten tion .I m ag e seg m entati on is critica l to i m age proce ssi ng and pa tte rn recogniti on ,so a ll t he t ypica lapp roaches are presented and discussed in this paper .Basica ll y ,color i m age segm en t a tion techni ques are based onm onoch ro m e ones ope ra ting i n diffe rent co lor s paces .T his pape r first rev i ew ed so m e m a j o r co lor representation m ethods ,then su mm arized t he m a j o r co l o r i m age segmenta tion approaches i nc l ud i ng hist og ram thresho l ding ,cha racte ristic fea t urecl ustering ,reg ion -based approache s ,edge de t ec tion ,f uzzy technique s ,neural ne t w o rks ,physics -basedm e t hod .The me rits and dra wbacks of t he me t hods we re discussed t oo .F uzzy set theo ry p rovide s a m echanis m t o pre sen t and manipu l a t e uncer t a i n t y and a m bigu ity ,which is de sirab le for i m age p rocessi ng .So ,t he f uzzy approaches w ill have a pro m isingapp licati on i n t he color i m age seg m entati on area .K eyword s co l o r i m ag e segm en t a tion ,co l o r space ,h ist og ra mt hresho l d i ng ,edge de t ec tion ,f uzzy techniques ,neu ra l net wo rks1　引　言图像分割是图像分析和模式识别的首要问题,也是图像处理的经典难题之一,它是图像分析和模式识别系统的重要组成部分,并决定图像的最终分析质量和模式识别的判别结果。

基于K均值聚类的彩色图像快速分割方法

Ｖｏ１．４１Ｎｏ．８１３２８
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆ＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
总第２８６期２０１３年第８期
基于Ｋ均值聚类的彩色图像快速分割方法
ｔｏｒｙｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ．
ＫｅｙＷｏｒｄｓＫ— ｍｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｂｌｏｃｋｍａｔｒｉｃｅｓ，ｌｏｏｋｕｐｔａｂｌｅＣｌａｓｓＮ帅ｂｅｒＴＰ３９］
产生了较好的分割结果。关键词Ｋ均值聚类；彩色图像分割；图像分块；查找表
ＴＰ３９１ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ１６７２ — ９７２２．２０１３．０８．０３７
中图分类号
ＦａｓｔＣｏｌｏｒＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＫ－ｍｅａｎｓＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＣＡＩＺｈｉｈｕａ
蔡志华
（中南民族大学计算机科学学院武汉４３００７４）
摘
要
为克服Ｋ均值聚类算法大幅图像分割时运算代价太大、耗时长等问题，论文在Ｋ均值聚类算法的基础上，结合块矩阵、查找表

基于K均值聚类和数学形态学的小麦彩色图像分割

中图分类号：Ｐ３１Ｓ５．Ｔ９；１２１文献标志码：Ａ文章编号：０４—１２（０１０１０５４２１）４—０２０８９— ４
Ｔｈｅｃｌｒｉａｅｓｇｅａｉｎｏｏｏｍｇｅｍｎｔｔｏｆｗｈｅｔｂｅｎ－ｅｓｃｕｓｅｉｄａｈｅａｉａｌｍｏｒａａｓｄｏＫｍａｎｌｔｒｎｇａｎｍｔｍｔｃ
ｐｈｏｏｇｌｙ
ＨＥＪａ — ｉｉｎｂｎ，ＬＡＮＧＷｅ，Ｌａ — ｎＩｉＩＸｉｏｍｉｇ
（ｏｅｅｆＥｅｔｃｎｆｒａｉｎｉｅｉ，ｈｎｚｏｎｅｉＬｈｕｔ，ｈｎｚｏ５０２ＣｉＣｌｇｌｒｄＩｏｍｔｎＥｇｎｅｎＺｅｇｈｕＵｉｒｔｏｉｔｎｓｙＺｅｇｈｕ４００，ｈｎｌｏｃｉａｎｏｒｇｖｓｙｆｇＩｄｒａ）
ｔｔｔｅａｇｒｔｍｓｅｆｃｉｅｉｅｍｅｉｇｗｈａｏｏｍａｅ．ｈａｈｌｏｉｈｗａｆｅｔｖｎｓｇｎｔｎｅｔｃｌｒｉｇｓ
Ｋｅｙｗｏｒｓ：Ｋ— ａｓｃｕｔｒｎｄｍｅｎｌｓｅｉｇ；ｍａｈｅａｉａｒｏｏｙ；Ｌａｃｌｒｓｃｔｍｔｃｌｍｏｐｈｌｇｂｏｏｐａｅ
计算机视觉也称机器视觉，它是利用代替人眼的图像传感器获取物体图像，图像转换成数将
字图像，用计算机模拟人的判别准则去理解和利识别图像，到分析图像和做出结论的目的的计达算机工具。近年来，随着计算机硬件成本的降

基于改进的K均值聚类彩色图像分割方法

算量。基于粗糙集理论的算法，出初始聚类个数与均值。选用对特征空间结构没有特殊要求的特征距离代替欧氏距离，用改进求应
的Ｋ均值聚类算法对样本数据进行聚类，而实现对彩色图像的快速自动分割。从实验表明，图像分割算法可有效提高图像分类的该
摘要：出了一种改进的Ｋ均值聚类图像分割方法。对彩色图像的像素特征，用Ｏｈ提针利ｔａ等人的研究成果，选取能有效表示彩色像素特征的彩色特征集中的第一个分量作为图像像素的一维特征向量，来替代经典Ｋ均值聚类图像分割中的灰度．用大大降低了运
ｈｔ：ｗｗｄｚ．ｅ．ｎｔ／ｗ．ｎｓｔｐ／ｎｃ
Ｔｌ８ — ５－６０６５９９４ｅ：６５１５９９３＋６０６
基于改进的Ｋ均值聚类彩色图像分割方法
王慧，石磊。申
（．南大学计算机与信息工程学院，南开封４７０；．南大学计算中心，南开封４７０）１河河５０４２河河５０４
Ｋｉｎ７０４Ｃｉａａｅｇ４５０，ｈｎ）ｆ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＡｅｉｇｅｍｅｔｔｎｍｅｈｄｂｓｄｏｎｉｒｖｄＫ—ｍｅｎｌｓｇａｏｔｍｓｒｐｓｄｉｈｓｐｐｒＴｏｒｄｃｎｗｍａｅｓｇｎａｏｔｏａｅｎａｍｐｏｅｉａｓｃｕｔｉｌｒｈｉｐｏｏｅｎｔｉａｅ．ｅｕｅｅｎｇｉ

基于改进的K—均值聚类和数学形态学的彩色眼科图像病灶分割

识的进行。
通常的彩色图像分割或者利用颜色信息进行分割或者利用亮度信息进行分割，两者都未充分考虑彩这色图像的整体信息，而影响了分割效果。文献［］文献［］从１和２在分割彩色图像时，考虑了颜色信息，只而忽略了亮度信息。文献［］割彩色图像时，３分只考虑了亮度信息。文献［］然将二者结合起来，是将亮度和４虽但
中图分类号：Ｒ３８；ＴＮ９１１９文献标识码：Ａ
０引言
图像分割是图像处理和视觉研究中的基本技术，大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分。同时，是图像分割又是计算机视觉研究中的公认难题，为图像分割的质量将直接影响到以后的图像分析、解与认因理
式中，Ｓ所包含的样本数。为，
（）如果４ ¨ ≠ ，
．
１， … ，２，志
则回到第二步，全部样品重新分类，新迭代计算。将重如果
・
¨＝，
＝１２ … ，，，志
则结束。
Ｋ一均值聚类算法的优点是：能够动态聚类，它具有一定的自适应性［。但是，均值聚类的结果易受聚６］Ｋ一
饱和度作为一个向量进行聚类，不仅增加了运算的复杂度，这而且由于运算结果仅是简单的交集，以聚类所

基于均值偏移的彩色图像分割算法

后，到其３色彩信息，就得维再结合像素在图像中的位置，即空间信息（，）就能得到每个像素在５Ｙ，维特征空间中的值，
即（ＹＬ， ‘ ）在此基础上采用聚类算法，可以把，， ‘ ，。就
的实际物体相对应。彩色图像中不同目标在人类视觉上可以视为一种或几种不同色彩的集合，因此彩色图像的分割本质上是对图像的色彩信息进行聚类—— 以不同的色彩类表示不
Ｋｅｒ：ｃｌｒｓｃｍｅａｈｆ；ｉｇｅｓｇｎｔｔｏｙｗｏｄｓｏｏｐａｅ；ｎｓｉｔｍａｅｍｅａｉｎ
图像分割在数字图像处理领域有着非常广泛的应用，是
图像分析的第一步，目的是把图像分割成若干有意义的区其域。这里的“ 有意义 ” 是指这些分割后的区域与图像景物中
．
ｓｌｃｉｅ，ｆｄｔｅｍｏｅｉｉｅｅｅｔａｐｘｌｉｈｄｎａｇｖｎ￣ａｕｉｄｗａｄｌｔｈｅｔｒｏｅｗｎｏｈｔｏｔｅｍｏｅｅｅｔｈｓｏｅａｉｎｎｔｒｗｎｏｅｅｃｎｅｆｈｉｄｗｓｉｄ，ｒｐａｉｐｒｔｅｎｔｔｆｔｈｔｏｕｔｎｏｖｒｅｔｍｏｅｒｎｔｉｐｏｅｕｅｆｒｌｔｅｐｘｌａｄｆａｙｏｔｉｈｅｅｔｄｉｇ．Ｅｐｒｍｅｔｅｕｔｎｉｆｄａｃｎｅｇｎｄ，ｕｈｓｒｃｄｒｏｌｈｉｅｓｎｎｌｂａｎｔｅｓｇｎｅｍａｅｌｉａｉｌｍｘｅｉｎｓｌｒｓ

改进k_means聚类算法在图像检索中的应用研究

在处理颜色特征时采用了较好符合人眼感知特性的 HSV 颜色模型。实验表明：增加颜色直方图的维数可以有效地提高检索精度，但是当维数增加到一定程度时，检索的精度提高很小而且可能下降。因此在保持一定精度的前提下，可以通过减少颜色的维数来达到节省特征存储空间的目的。首先将图像中的每一个像素的 r， g， b 值转换为 h （h Î [0， 2 ， s （s Î [0， 1]）， v （v Î [0， 1]），然后根据 HSV 颜色模型的特性 π ]）作如下处理。（1）黑色区域：所有 v<20% 的颜色均归于黑色，颜色编码为 0。（2）白色区域：所有 s<20%且 v>90%的颜色归入白色，颜色编码为 1。（3）彩色区域：研究表明，人对亮度信息感知能力比其他两者要强，所以 V 分量不能太粗。因此，本文采取的方法是：色彩 H 空间分成 8 份，饱和度 S （s Î [0.2， 1]）和亮度 V （v Î [0.2， 0.9]）空间分别分成 2 份和 4 份。再将三维 HSV 转化为一维分量，用公式表示为 L=2+8H+4S+V。量化结果如式（1）： ì0 if h Î[316 20] ï1 if h Î[21 40] ï ï2 if h Î[41 75] ì0 if v Î[0.2 0.4] ï ï ï ï3 if h Î[76 155] ï1 if v Î(0.4 0.6] H= í V= í 2 if v Î(0.6 0.75] 4 if h Î [156 190] ï ï ï ï ï5 if h Î[191 270] î3 if v Î(0.75 0.9] ï ï6 if h Î[271 295] ï î7 if h Î[296 315]

基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用

１引
在汁算机视觉和图像分析中如何把目标物体从图像中有
效地分割出来一直是个重点和难点，少学者针对不同的问题不
增长中可以使用多种不同的特征，比如亮度、纹理、速度场等。在基于分裂与归并区域增长方法ｌ中不少研究者引入金字塔和四叉树数据结构来表示图像从而取得较好的分割结果。但金字塔和四叉树分层表示图像的主要缺点就是它们依赖于物体的位置、方向和相对的大小。两个仅有微小差别的相似图像可能会具有非常不同的金字塔或四叉树表示形式，甚至当两幅图像描述的是完全相同而只是略微移动了景物时也可能产生完全不同的表示形式。近年来不少学者提出用聚类算法ｌＩ７来分＿割灰度图像并取得了较好的实验结果，但对样本如何进行初始划分（分类）以及选择代表点将直接影响分割的效果。本文提出了一种基于改进的Ｋ均值算法Ｉ对彩色图像…进行有效的分一ｍＩＩ割，首先对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取目标
ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔｒＥｇｅｉｎｐｌａｏｓｎｎｃｉ
２０，４２）０８４（９
１１９
基于改进Ｋ一均值算法在彩色图像分割中的应用
刘盈盈，石跃祥，莫浩澜
ＬＩＵＹｉｇｙｎＳＨＩｎ－ｉｇ，ＹｕｅｉｎＭＯＨａ —ｌｎ－ｘａｇ，ｏａ
值化进行一次粗分割提取最大目标区域，利用改进的Ｋ均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩再一色图像能够有效地提取目标物体，对噪声图像具有一定的鲁棒性。并

K-均值聚类法

基于K均值聚类的图像二值化[摘要] 在机器视觉和模式识别的研究中，将图像变换为二值图像是能够更高效识别图像中的特定区域或者目标的关键。

提出了一种基于k均值聚类算法的图像二值化方法。

该方法使用基于距离的聚类算法，根据图像二值化的领域知识，图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

实验结果证明，针对复杂环境下的自然图像，该方法在效果和效率上非常好。

[关键词] 二值图像；k均值聚类算法；图像二值化一、引言为了改善图像分割的效果，将数据挖掘中的聚类方法引入到图像分割领域（二值化处理领域）。

将k-means方法用于图像分割，首先随机选择k个阈值点，然后将图像分割成k个部分，计算出每一部分的灰度均值代替先前的k个阈值点。

重复此过程，直到算法稳定为止。

针对高分辨率的彩色图像，利用谱聚类算法改善了图像分割的效果。

利用灰度直方图和谱聚类算法将图像转化为二值图像。

最近10年来，各种机器学习算法也不断地被研究者应用到各个领域。

利用聚类算法提取图像中的文本。

分别阐述了k-medoids算法的理论及其改进方法。

基于前人的研究方法和研究成果，将k均值聚类算法应用到图像的二值化处理过程中能够得到效果较好的二值图像。

二、K均值聚类(一)简介K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。

K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。

算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。

基于改进的K-均值聚类算法的农作物图像分割

ｌＯ
图像分割问题也可看成是对象的分类问题，以所
可以用聚类分析技术。本文主要研究了Ｋ均值聚类及
３）计算ｋ新的聚类中心，式为个公
１Ｊ …
其改进算法在图像分割中的实现。它可以应用在农作
物与背景的分割或农产品检测时目标物体的提取，并
且在土壤类型的分类识别上也显示出了较理想的效
ｚ（ｆ，＋１． ” （）＝＝１２， ……后）
ｎＫ‘ １
（）１
误差平方和准则值，式为公
不同的场合采取与其相适应的图像分割技术。
２）计算每个数据对象与聚类中心的距离，，ｉＤ（Ｚ
（）（＝１２ …… ，；＝１２ … … ，）如果满足Ｄ，）ｉ，ｎ，，ｋ；（ｉＺ（）ａｎＤ（，，，＝１２ … ．｝贝 ∈ ，，）＝ｒ｛ｚ（）ｉ，… ｉｎ，０
１）给定大小为ｒ的数据集，取ｋ个初始聚类中ｔ选
心Ｚ（），，，（＝１２ …… ，）后。
等；代的方法有神经网络法和聚类法等… 。由于成现像条件的复杂性，难找到效果很好且普遍适用的分很割规则，必须根据有关景物的总体知识和先验信息，对
和处理提供了可靠的基础。实验结果表明，进的ｋ一均值算法减少ｒ运算量，高了分类精度和准确性。改提

K均值算法在图像处理中的应用方法

K均值算法在图像处理中的应用方法图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它旨在利用计算机对图像进行分析、识别和处理。

而K均值算法作为一种常用的聚类算法，也被广泛应用于图像处理中。

本文将从K均值算法的基本原理、在图像处理中的应用方法以及相关实例等方面进行论述。

一、K均值算法的基本原理K均值算法是一种基于样本的聚类方法，其基本原理是通过不断迭代，将样本集划分为K个子集，使得每个样本点与其所属子集的中心点之间的距离最小化。

在每次迭代中，通过计算每个样本点到K个聚类中心的距离，然后将其划分到距离最近的聚类中心所对应的子集中。

然后重新计算每个子集的中心点，直至满足终止条件。

二、K均值算法在图像处理中的应用方法在图像处理中，K均值算法通常用于图像分割、图像压缩等方面。

在图像分割中，K均值算法可以根据像素点的颜色或灰度值将图像分割成不同的区域，从而实现图像中物体的边界提取和分割。

在图像压缩中，K均值算法可以通过聚类分析，减少图像中相似颜色的像素点，从而实现对图像的压缩。

三、K均值算法在图像分割中的实际应用以一个实际的图像分割应用为例，假设我们有一张包含水果的彩色图像，我们希望将图像中的水果和背景进行分割。

首先，我们需要将图像中的像素点按照其颜色值进行聚类，这时就可以利用K均值算法来实现。

通过不断迭代，将图像中的像素点分为K个类别，然后根据每个类别的颜色值，将其分配到对应的水果或背景区域中。

最终实现水果和背景的分割。

这个例子展示了K均值算法在图像分割中的实际应用。

四、K均值算法在图像压缩中的实际应用除了图像分割，K均值算法还可以应用于图像压缩中。

以一张彩色图像为例，如果图像中有大量相似颜色的像素点，那么可以利用K均值算法将这些相似颜色的像素点进行聚类，然后用聚类中心的颜色值代替原始像素点的颜色值，从而实现对图像的压缩。

这个方法可以有效地减少图像文件的大小，节省存储空间。

五、K均值算法在图像处理中的局限性及改进方法尽管K均值算法在图像处理中有着广泛的应用，但是它也存在一些局限性。

基于聚类的彩色图像分割的研究和改进

（．ｌｇｆｍｐｔｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＨｕｑａｉｅｉ，ａｚｏ６０１Ｃｉａ２ＣｎｇｆｏｕｅｄＩｆｒｔｎ１ｌｅＣｏｅｏＣｏｕｅＳｉｃｎｅｈｏｏ，ａｉＵｎｍｔＱｕｎｈｕ３２２，ｈｎ；．ｏｅｅｏｍｐｔｒｎｏｍａｏ，ｒｅｇｏｖｙＣａｎｉＹｎｅｉｅｉ，￣ｚｏ６０４ＣｉａａｇｎＵｎｒｔＱｕｌｕ３２１，ｈｎ）ｖｓｙｈ
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ＩＳＮ０９３４Ｓ１０－０４
Ｅ— ｉｅｕ＠ＣＣ．ｅ．ｎｍａｌｄｆＣＣｎｔ：ｃ
ＣｍｕｒｎｗｅｇｎｅｈｏｇｏｐｔＫｏｌｅａｄＴｃｎｌｙ电脑知识与技术ｅｄｏ
Ｖｏ．，．８１Ｎｏ２，Ｏｃｏｅ０１．７ｔｂｒ２１
摘要：着计算机网络和多媒体技术的发展，于色彩、于纹理的图像技术成为多媒体技术的一大热点．色图像分割是其中的随基基彩最关键的技术之一。该文从自适应的模糊聚类技术入手，且结合了１ｅｅ并Ｋｈｆ术进行特征加权来分解图像，进ＦＭ算法应用，Ｆ技改Ｃ