k-means实现图像分割（matlab版）1

k-means实现图像分割（matlab版）1 k-means算法是常用的聚类算法，通过将数据分为K个簇，使得簇内对象之间的距离最大，而簇之间的距离最小。下面是k-means算法在图像分割中的应用和matlab实现。 一、k-means算法原理 k-means算法的核心是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大，而类之间的距离最小。k-means算法的计算过程可以分为以下几个步骤： 1. 初始化：选择K个初始聚类中心点 2. 分配：将每个对象分配到离其最近的聚类中心点 3. 更新：更新聚类中心点的位置 4. 重复：重复步骤2和3直到聚类中心点不再改变 k-means算法的优点是计算速度快，易于实现，但其缺点是对初始聚类中心点的选择敏感，且可能收敛到局部最优解。 二、k-means函数用法介绍 k-means函数的基本语法是`[idx,C] = kmeans(X, K, ...)`，其中X是输入矩阵，K是簇的个数，idx是每个对象所属的簇标签，C是簇中心点的位置。 k-means函数有多个输入参数，包括： * `Distance`：测量距离，包括欧氏距离（默认）、绝对误差和、余弦距离、相关距离、汉明距离等 * `Replicates`：重复聚类的次数，默认为1 * `Start`：选择初始聚类中心点的方法，包括`plus`、`cluster`、`sample`、`uniform`等 三、matlab实现 下面是使用matlab实现k-means图像分割的代码： ```matlab k = 4; % K 表示聚类中心的个数 p_rgb = imread('samplePicture.bmp'); % 读入图像 figure(), imshow(p_rgb), title('samplePicture'); % 显示原图像 p_gray = rgb2gray(p_rgb); % 灰度图 % figure(), imshow(p_gray), title('sampleGrayPicture'); % 显示原灰度图像 % 获取图像的长宽 [m, n] = size(p_gray); % 将图像进行 RGB-3 通道分解 R = reshape(p_rgb(:,:,1), m*n, 1); % 得到一个 m*n 行 1 列的矩阵，存储 red 值 G = reshape(p_rgb(:,:,2), m*n, 1); % 得到一个 m*n 行 1 列的矩阵，存储 green 值 B = reshape(p_rgb(:,:,3), m*n, 1); % 得到一个 m*n 行 1 列的矩阵，存储 blue 值 dat = [R G B]; RGB = kmeans(double(dat), k, 'Distance', 'sqeuclidean', 'start', 'sample', 'Replicates', 4); % 重复聚类 4 次 result = reshape(RGB, m, n); result = label2rgb(result); % 转换为 RGB 图像 figure(), imshow(result), title('samplePictureResult'); % 显示分割结果 imwrite(result, 'seg_pic.bmp'); % 保存分割结果 ``` 四、结论 k-means算法可以用于图像分割，通过选择合适的K值和距离测量方式，可以获得良好的分割结果。但是，k-means算法对初始聚类中心点的选择敏感，且可能收敛到局部最优解。因此，在实际应用中需要仔细选择初始参数和距离测量方式。