基于K-means聚类算法的图像特征分割研究

作者：张伟

来源：信息与电脑(理论版), 2022, 34(12): 29-31.

• K-means聚类
• 图像分割
• 特征空间
• 精度验证

针对K-means(K均值)聚类算法在彩色图像特征分割中存在欠分割、精度低等问题，选取Tree和Boy两幅彩色图像作为原始数据，基于K-means聚类算法对图像进行分割实验，并采用混淆矩阵方法检验K-means算法的性能。实验结果表明：Tree和Boy彩色图像的RGB（三原色）特征空间分割精度分别为57.6%和60.4%；而Lab特征空间分割精度分别为62.8%和65.3%。这说明Lab特征空间比RGB特征空间的精度更高，更适合应用于K-means聚类算法分割彩色图像。