基于聚类算法的图像分割综述

摘 要图像分割是当今一个比较热门的研究课题，有着广阔的应用前景。

它广泛应用于医学、交通、军事等领域，研究它可以为我们进一步理解、分析图像相关信息提供十分重要的帮助；同时它本身也是一门十分复杂和棘手的技术，由于现有图像分割算法的一些不足也促进研究者们不断创新和改进，使图像分割技术不断完善，以便使其在实际应用中发挥更好的作用。

图像分割算法有很多种类，它们都基于不同的原理而来。

本文主要介绍的是模糊聚类算法在图像分割上的应用。

聚类算法在图像分割中的应用是很广泛的，近年来提出的新算法也是层出不穷。

本文首先介绍了图像分割的一般原理、意义和应用，然后又介绍聚类算法图像分割的原理及应用，以使读者对聚类算法有更深入的认识。

在此基础上，接下来第三章、第四章分别介绍了三种模糊聚类算法在彩色图像分割以及噪声图像分割当中的应用。

其中有一个算法应用在彩色图像分割上，是基于一种叫作空间模式聚类算法在彩色图像分割上的应用。

由于彩色图像的每个像素点的颜色值是由RGB三个颜色分量值组成的，属于三维空间，无法应用在属于单维的基于空间模式聚类算法的灰度空间上。

在此，引入了一个计算公式将彩色图像像素点的RGB值换算为一个亮度值,它取代了算法距离公式当中的灰度值，这样可以使用空间模式聚类算法在该彩色图像的亮度空间中进行聚类分割，在彩色图像分割实验中该方法取得了一定的良好效果。

后两个算法均为噪声图片分割。

当图片当中含有噪声的时候，聚类算法的分割效果会受到影响。

为了增强聚类算法抗噪能力，两种方法被分别应用在了两种聚类算法当中，以提高它们的分割性能。

一种改进方法是在空间模式聚类图像分割算法的隶属度公式中引入了一个变量，以修正因噪声原因而导致计算发生错误的隶属度值，因为隶属度矩阵当中保存了聚类算法的分割结果，在理论上，这种修改对于修正错误的分类结果是有意义的。

另外一种方法则应用在了一般的模糊聚类分割算法上，通过在聚类算法的距离公式当中引入一个变量。

摘 要现在图像分割技术的研究趋势主要集中在两个方面，一方面是寻求新的方法和新的工具来处理图像；另一方面就是寻求多种方法的合理组合，做到取长补短，使这个组合后的方法具有更好的效果。

本文就是在寻求组合方法方面进行了努力的探索和研究。

主要以聚类方法为基础，寻求与其它方法的组合。

从而做到相互促进，探索出与传统方法更为适用有效的分割方法。

本文先主要针对彩色图像分割，采用聚类方法和区域增长方法的结合。

之后再介绍另一种重要的聚类方法，即基于图论的分割方法。

通过对现在主流的图论方法特别是加权聚合分割（Segmentation by Weighted Aggregation，SWA）算法的学习和试验，最后提出自己的改进方法。

具体内容如下：第一部分主要针对彩色图像分割，在该部分对几种常用彩色图像分割算法进行了分析，特别研究了多尺度聚类和基于密度连续的区域增长法，然后根据这两种算法的特点，提出了新的彩色分割方法，即基于区域增长和多尺度聚类的彩色分割方法。

最后通过编程实现来进行验证，试验表明，该方法既可以做到多尺度聚类方法的自适应性，又可以具有区域方法的高抗噪性，同时两者的结合在多目标分割效果方面也有了很大改进。

第二部分主要是针对基于图论的聚类方法，研究分析了若干图论分割方法，重点研究学习了SWA分割法。

考虑到SWA分割效率不够的缺点，从该方法金字塔式分层的特点入手，提出了先进行区域增长粗分割减少SWA底层结点数的改进意见，从而将区域增长与图论聚类相结合，达到提高分割速度的目的。

试验结果表明这样的改进，对分割效率的提升是相当明显的。

关键词：多尺度聚类，测量学色度空间，区域增长，图论分割，加权聚合分割IABSTRACTThere are two trends in the research of image segmentation, the one is seeking new method or new tools to process the image, the other one is looking for the combination of several methods, which can facilitate each other and have more satisfying effects. The paper does the research and exploration on the way of seeking mixed algorithms. The main method is clustering, which is combined with other approach reasonably. These methods combined together can improve each other and make the new segmentation algorithm is more efficient than normal methods. In this paper, clustering and region growing methods were combined to process color image firstly, and then another clustering algorithm, graph algorithm, was introduced. According to the learning of the normal graph methods, especially SWA cut algorithm, an optimized graph algorithm was proposed. Exact organizations are as follows:This paper has two parts: The first part is for color image segmentation. Some normal color image segmentation algorithms were analyzed in this part. Multi-scale clustering and density-based region growing are most important and a new method was proposed based on them. The new approach is image segmentation based on region growing and multi-scale clustering and it was approved to be adaptive same as clustering algorithm and be able to suppress noise same as region method, and it also had a big improvement in multi-object segmentation effect.The second part is clustering based on graph algorithms. Some normal image segmentation based on graph algorithms were studied and analyzed and the most important part is segmentation by weighted aggregation (SWA). Considering the defect of lower efficiency of SWA, we proposed a new algorithm which based on region growth algorithm as coarse segmentation before SWA. The new approach is drove from the pyramid structure of SWA and can reduce the levels of the pyramid in order to decrease the processing time. The experiment results approve that this combination can promote the segmentation speed obviously.Keywords: multi-scale clustering, geodesic chromaticity color space, region growing, segmentation based on graph, segmentation by weighted aggregationII目 录第一章绪论 (1)1.1图像分割研究的重要性及其意义 (1)1.2图像分割研究进展 (2)1.3图像分割算法综述 (3)1.3.1 直方图阀值分割 (4)1.3.2特征空间聚类 (4)1.3.3 基于区域的方法 (5)1.3.4 其他方法 (6)1.4本文主要内容与章节安排 (8)第二章基于区域增长和多尺度聚类的彩色图像分割方法 (10)2.1基于密度连续性的区域增长法彩色图像分割 (10)2.1.1 基于密度连续的相关定义 (11)2.1.2 基于密度连续的区域增长图像分割算法流程 (11)2.1.3 参数SpatialEps和ColorEps的确定 (13)2.1.4 实验仿真与结果分析 (14)2.2多尺度聚类彩色图像分割 (15)2.2.1 彩色空间的选取 (16)2.2.2 尺度空间理论 (17)2.2.3 多尺度聚类（MSC） (18)2.2.4 试验结果与分析 (20)2.3基于区域增长和多尺度聚类的彩色图像分割方法 (21)2.3.1 算法的提出 (21)2.3.2 颜色空间的选择 (21)2.3.3 算法的流程 (22)2.3.4 相关定义 (22)2.3.5 试验结果与分析 (23)2.4本章小结 (25)III第三章基于图论的图像分割方法 (27)3.1基于图论的分割方法的原理 (27)3.1.1 图的基本概念 (27)3.1.2 图论分割方法的原理 (29)3.2基于图论的图像分割方法 (30)3.2.1 基于图论分割方法的一些概念与准则 (30)3.2.2 常见的基于图论的分割方法 (31)3.3分层与自适应的算法SWA (34)3.3.1 算法相关定义 (34)3.3.2算法过程 (40)3.3.3 SWA分割方法的试验仿真与讨论 (42)3.4本章小结 (46)第四章基于区域增长的SWA分割方法 (47)4.1新分割方法的提出 (47)4.2算法与实现 (49)4.2.1 基于区域生长算法进行初步分割 (49)4.2.2 使用SWA分割进行细分 (53)4.3试验仿真与讨论 (53)4.4本章小结 (59)第五章总结与展望 (60)致谢 (62)参考文献 (63)攻硕期间取得的研究成果 (66)IV1第一章 绪论1.1 图像分割研究的重要性及其意义在对图像进行研究以及其实际应用中，我们一般只会对图像中那些称之为目标或者前景的部分感兴趣，这些部分一般是图中特定的并具有独特性质的区域。

基于改进的聚类算法的图像分割技术研究摘要：图像分割是图像处理中的重要任务之一，它对于图像的理解和分析具有重要意义。

本文研究了基于改进的聚类算法的图像分割技术。

首先介绍了图像分割的定义和意义，然后详细介绍了常见的聚类算法及其在图像分割中的应用。

基于此，我们提出了基于改进的聚类算法的图像分割方法，并在多个图像数据集上进行了实验验证。

结果表明，我们的方法在准确性和效率上都取得了显著提升，具有实际应用价值。

1. 引言图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域或像素集合，是图像处理和计算机视觉中的关键任务。

图像分割可以用于目标检测、图像分析和理解等领域。

传统的图像分割方法主要基于阈值分割和边缘检测，这些方法在一些简单场景下效果较好，但在复杂场景下存在一定的局限性。

近年来，聚类算法被引入到图像分割中，并取得了一定的研究进展。

2. 聚类算法的介绍聚类是一种无监督学习方法，将数据集划分为若干个相似的子集，每个子集称为一个簇。

常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法和谱聚类算法等。

这些算法在文本和数据挖掘等领域已经得到广泛应用，并且逐渐在图像领域中引起了研究者的兴趣。

3. 聚类算法在图像分割中的应用聚类算法在图像分割中的应用可以分为基于像素和基于区域的方法。

基于像素的方法将每个像素视为一个数据点，然后使用聚类算法将像素划分到不同的簇中。

基于区域的方法首先将图像划分为相似的区域，然后使用聚类算法进一步合并或分割这些区域。

这些方法都在不同程度上提高了图像分割的准确性和效率。

4. 基于改进的聚类算法的图像分割方法为了提高图像分割的准确性和效率，我们提出了一种基于改进的聚类算法的图像分割方法。

首先，我们使用K均值算法初始化聚类中心，并与传统的K均值算法相比，我们通过引入自适应权重和距离约束来提高其准确性。

然后，我们采用一种改进的层次聚类算法，通过考虑区域的相似性和距离约束来减少误差传播。

最后，我们使用谱聚类算法来进一步优化分割结果，以提高图像的连续性和整体性。

基于聚类算法的图像分割研究随着数字图像处理的快速发展，图像分割算法已经成为了研究领域中的重要内容。

图像分割是对数字图像中的像素进行划分，将图像分成若干个有意义的部分，这些部分之间可以很明显的区分开来，而且每一部分具备不同的语义信息。

在自动化图像分析和计算机视觉应用中，图像分割算法是其他图像算法的基础和前提，图像分割质量的高低直接关系到后续算法的行业效果。

因此，在图像分割算法研究领域中，通用性比较强的聚类算法成为了主要研究方向之一。

聚类算法是基于数据相似性的将数据对象分组的一种数据分析和抽象方法。

这些对象可以是空间三维坐标、文本信息、符号等任何类型的事物。

聚类算法的思想是将每个事物分别看作一个数据对象，通过各种算法的处理，将具有相似特性的对象合并成一个大的节点，从而形成分类结构。

聚类算法分为层次聚类和非层次聚类两类。

将聚类算法用于图像分割就是将图像中的像素通过聚类算法进行聚类，使得每个簇内的像素具有相似的颜色、纹理和灰度等特性，而不同簇的像素特性不同。

聚类算法对于实际应用具有很大的价值，因为它是一种无监督学习模式，可以在没有标记的情况下对数据进行处理。

同时，聚类算法在图像分割中可以更好地将图像分割成有意义的部分，从而为图像分类和图像识别提供了支持。

在聚类算法中，KMeans算法是最常见的一种算法，也是应用最广泛的一种算法。

KMeans算法的基本思想是将数据中心点分成K个类别，其中K值是由用户事先指定的，然后通过不断的迭代运算来分割数据集。

KMeans算法的效率高，准确性较高，而且在图像分割中，它具有较好的应用效果。

KMeans算法的主要步骤分成三个步骤，分别是初始化K值、更新簇心和更新聚类分配。

图像分割基于KMeans算法的步骤主要是：首先将图像像素进行采样，将采样到的像素值作为数据集。

然后，定义K个初始聚类簇中心，通过迭代过程来更新聚类簇心和聚类分配。

对于每个像素，计算它们和聚类簇心的距离（通常是像素之间的欧几里得距离），将它们分配到最接近的簇中心。

基于深度学习的聚类算法研究及其在图像分割中的应用一、引言随着数字化时代的到来，图像分割技术作为图像处理领域中的一个重要分支，得到了广泛的研究和应用。

然而，由于图像中的信息量过大以及噪声和复杂背景的影响，传统的图像分割方法往往难以得到令人满意的结果。

因此，近年来，基于深度学习的聚类算法逐渐成为研究和应用图像分割领域的热点。

二、聚类算法介绍聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似度或其他的准则分为不同的类别。

在深度学习方面，聚类算法可以帮助提取数据中的特征，进而进行图像分割。

目前，常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等，其中K-means 算法是应用最为广泛的一种。

K-means算法是一种基于距离的聚类算法。

该算法通过不断移动质心，将所有的样本分为K个类别。

在进行K-means算法之前，需要先确定聚类的数量K。

然后，该算法通过迭代计算每个样本点与K个质心的距离，将所有的数据对象划分到与其距离最近的质心所对应的类别中。

最后，根据每个类别中数据对象的均值计算出新的质心，直到质心不再移动。

三、基于深度学习的聚类算法在图像分割中的应用基于深度学习的聚类算法可以帮助提取图像数据中的特征，从而实现对图像的分割。

图像分割是将图像分为若干个子区域的过程。

这些子区域通常反映出图像中的不同目标、纹理、颜色或亮度等。

基于深度学习的聚类算法在图像分割领域中应用广泛，通常可以分为以下步骤：1. 输入图像进行数据预处理。

例如，可以进行图像的缩放、降噪和灰度化等操作，减少噪声和数据量，并更好地获取特征数据。

2. 制定聚类算法。

目前，常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。

根据具体情况，可以选择合适的聚类算法进行分析。

3. 使用深度神经网络提取特征。

将图像数据输入深度神经网络中，通过多层网络进行特征提取，例如卷积层、池化层和全连接层等。

经过这一步，可以获得图像的更高级别的特征向量。

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。

基于聚类算法的图像分割技术研究随着人工智能技术的发展和普及，图像处理技术也逐渐成为越来越热门的话题，图像分割技术是其中不可或缺的一环。

基于聚类算法的图像分割技术是目前应用最广泛、效果最好的一种算法之一，本文就聚焦于这一技术进行探讨。

一、图像分割技术简介图像分割技术指将一幅图像分成若干个不相交的区域，每个区域内具有相同或类似的特征。

图像分割是图像处理的一项重要任务，不同于其他图像处理技术的是，分割技术能够直接针对数据特征进行处理，并且所得到的分割结果非常直观，符合人们的观察习惯。

图像分割技术应用领域广泛，如医学图像、工业图像、地质图像、遥感图像等都需要分割技术，因为分割结果是后续图像处理的前提和基础。

二、基于聚类算法的图像分割技术聚类算法是一种数据分析和过程控制的技术，其核心思想是将一组数据按照相似程度划分为不同的组。

而基于聚类算法的图像分割技术则是利用聚类算法将图像中的像素点分成若干个类别，从而实现图像分割的目的。

聚类算法常用的方法有k均值算法、层次聚类算法和密度聚类算法等。

在图像分割中，k均值算法应用较为广泛。

它的基本思想是按照欧几里得距离将图像像素点聚成k个簇，使得同一簇内的像素点之间距离较小，不同簇之间距离较大。

K-means算法的详细细节在此不做阐述，笔者将聚焦于其在图像分割中的应用。

图像分割算法一般可分为两大类：基于全局信息和基于局部信息的分割。

基于全局信息的分割方法将所有像素看作一个集合，聚类算法作用于所有的像素。

基于局部信息的分割方法则在选定一些具有代表性的区域用聚类算法分割，然后将所有像素点分到这些区域中。

两种方法分别有利弊，应根据实际场景而定。

三、基于聚类算法的图像分割技术的优缺点基于聚类算法的图像分割技术是目前应用最广泛、效果最好的一种算法之一。

其优点主要体现在以下几点：1. 聚类算法具有很好的可扩展性，可以分析大规模的数据集。

2. 聚类算法不需要任何先验知识或假设条件，而是直接从数据中学习规律，因此具有一定的自适应性。

摘要图像分割是将一副图像分为若干个互不重叠的区域，有相同的属性和意义。

图像分割作为图像处理的一个重要环节，普遍用于医学、军事、交通等各计算机视觉范畴，是目前最热门的研究课题之一。

其分割的准确性直接决定后续图像分析的质量，因而至关重要。

目前人们已经提出了很多处理方法，也取得了一些成就，但由于其本身有些复杂，很多问题还远远没有解决。

本文主要介绍基于聚类分析的图像分割算法，具体说明了K均值聚类算法的具体原理及算法过程，并经过实验对其分析和研究。

在此基础上完成了基于K 均值聚类算法的彩色图像分割实验和医学影像实验，验证了K均值聚类算法用于图像分割的适用性。

关键词：图像分割；聚类分析；K均值聚类算法；彩色图像；医学影像AbstractImage segmentation is to decompose an image into a number of regions that are meaningful and have the same attributes that do not overlap each other. As an important part of image processing, image segmentation is widely used in medical, military, transportation and other computer vision field and is one of the most popular research topics. The accuracy of its segmentation directly determines the quality of the subsequent image analysis, so it is of great significance. At present, people have put forward a lot of solutions that got success in some degree, but because of its complex, many problems are far from being resolved.This paper mainly introduces the image segmentation algorithm based on clustering analysis. The principle of K-means clustering algorithm are described in detail. And is tested on artificial data experiment.. And then, the color image segmentation experiment and the medical image experiment based on the K - means clustering algorithm are analyzed.Key words：Image segmentation,；clustering analysis；K-means clustering algorithm；color image；medical image目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.1.1 图像分割概述 (1)1.1.2 常用的图像分割方法 (2)1.2 主要研究内容与工作安排 (3)第二章聚类分析及分割图像 (5)2.1 聚类分析概述 (5)2.2 聚类分析方法 (5)2.2.1 划分聚类算法 (5)2.2.2 层次聚类算法 (5)2.2.3 密度聚类算法 (6)2.2.4 模型聚类算法 (6)2.3 分割图像介绍 (7)2.3.1 灰度图像 (7)2.3.2 彩色图像 (8)2.3.3 纹理图像 (10)2.3.4 遥感图像 (11)第三章基于K均值聚类算法的图像分割 (12)3.1. K均值聚类算法原理 (12)3.2 K均值聚类算法流程 (13)3.3 K均值聚类算法仿真实验 (15)第四章实验结果及分析 (17)4.1 K均值聚类算法分割彩色图像 (17)4.1.1 彩色图像实验 (17)4.1.2 实验结果与分析 (18)4.2 K均值聚类算法分割医学影像 (18)4.2.1 医学影像介绍 (18)4.2.2 医学影像实验结果与分析 (19)4.3 本章小结 (22)第五章总结 (24)参考文献 (26)致谢 (26)附录 (29)第一章 绪论1.1 研究背景及意义 随着全球范围内计算机水平的不断提高，数字图像处理和分析逐渐独当一面，形成了各自的研究领域。

基于模糊C均值聚类算法的图像分割研究随着科学技术的迅速发展，图像处理和分析技术在各个领域得到了广泛应用。

图像分割作为图像处理中的重要环节，对于提取图像中的对象、边缘、轮廓等特征起着至关重要的作用，成为图像处理和分析领域的热点问题。

本文将介绍一种基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法，该方法在图像处理和分析领域的应用具有广泛的前景。

一、图像分割技术基本原理图像分割是将图像中的像素划分成若干个具有独立形态、颜色、纹理等特征的区域，也就是到达一个将图像语义上的像素类别转化为离散数值上的过程。

图像分割技术主要分为基于阈值、区域生长、边缘检测、基于特征的方法和聚类分析等。

其中，聚类分析是一种重要的无监督图像分割方法，其基本思想是根据像素之间的相似度将所有图像像素划分为若干个聚类。

聚类分析中常用的聚类算法包括K均值聚类、模糊C均值聚类等，而模糊C均值聚类算法是一种比较常用且有效的聚类算法。

二、模糊C均值聚类算法基本原理模糊C均值聚类算法是一种基于多元统计分析、模糊集合理论和聚类分析的无监督聚类算法。

该算法可以克服K均值聚类算法对噪声和异常值的敏感性，得到更为准确的聚类结果。

具体地说，模糊C均值聚类算法的基本思路是将每个像素作为一个数据点，将图像中所有像素点分成K个类，每个像素点属于某一类的概率是模糊的。

模糊C均值聚类算法的目标是最小化聚类误差平方和，即最小化如下式子：其中，m是模糊度系数，用于描述每个像素点属于某一类别的程度。

当m趋近于1时，模糊C均值聚类算法退化为K均值聚类算法；而当m趋近于无穷大时，模糊C均值聚类算法收敛于直方图均衡化操作。

基于此，模糊C均值聚类算法通过不断迭代优化模糊度系数和聚类中心，直到达到用户指定的收敛条件为止。

三、基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法可以分为以下步骤：(1)图像预处理：对图像进行去噪、灰度化等预处理，提高图像的质量和稳定性。

(2)像素聚类：将图像中的像素点作为数据点，采用模糊C均值聚类算法将所有像素点分成K个类别。

信息疼术2018年第6期文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0092 -03 DOI：10.13274/ki.hdzj.2018. 06.019基于聚类的图像分割方法综述赵祥宇\陈沫涵2(1.上海理工大学光电信息与计算机学院，上海200093; 2.上海西南位育中学，上海200093)摘要：图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。

分割理论算法众多，文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理，并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。

经过比较后，归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。

近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合，相信会有更多的分割新算法井喷而出。

关键词：聚类算法；图像分割；分类中图分类号：TP391.41 文献标识码：AA survey of image segmentation based on clusteringZHAO Xiang-yu1，CHEN Mo-han2(1.School of Optical Electrical and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai200093，China；2.Shanghai Southwest Weiyu Middle School，Shanghai200093，China) Abstract:Image segmentation is a key preprocessing operation in image recognition and machine vision. There are many existing theoretical methods,and this paper introduces the working principle ol image segmentation algorithm based on clustering.Firstly,the advantages and disadvantages ol several typical algorithms are introduced and analyzed.Alter comparison,the paper summarizes the problem ol the selection ol image segmentation algorithm in practical work.In recent years,the traditional segmentation algorithms were improved and combined by the researchers,it believes that more new algorithms are blown out.Key words:clustering algorithm；image segmentation；classilication0引百近年来科学技术的不断发展，计算机视觉和图像 识别发挥着至关重要的作用。

基于聚类的图像分割研究文献综述一．图像分割概述图像分割是一种重要的图像分析技术。

在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。

这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。

它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。

为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。

图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。

现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。

图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。

图象分割应用在许多方面，例如在汽车车型自动识别系统中，从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景，为了进一步提取汽车特征，辨识车型，图象分割是必须的。

因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。

在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上依赖于图象分割的结果。

因此为了对物体进行特征的提取和识别，首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来，即图象分割。

但是，在一些复杂的问题中，例如金属材料内部结构特征的分割和识别，虽然图象分割方法已有上百种，但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果[2]，原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟，而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统[1]。

目前，人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅，计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统，形成计算机视觉，还有一个很长的过程。

因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术，对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。

本科毕业论文(设计)题目：学院：信息工程学院专业：计算机科学与技术姓名：指导教师2008年6月5日基于聚类分析的图像分割的研究和应用摘要聚类分析是数据挖掘的重要研究内容之一，在识别数据的内在结构方面有极其重要的作用。

数据挖掘技术是近几年国内迅速开始发展起来的一门新技术,其研究涉及机器学习、神经网络、统计学多个学科领域的知识，其发展对未来社会的各个领域的作用将会越来越大。

图像分割是图像分析中的一个基本问题，随着技术的进步,图像使用的越来越多,对图像的分割也越来越引起人们的重视。

本文主要是通过数据挖掘中聚类分析算法对图像进行分割。

本文首先简要概述了本课题的背景、国内外动态；其次又详细介绍了数据挖掘的基本知识和聚类分析的各种算法；然后具体给出了如何利用聚类分析中的k-means算法在RGB和HSV颜色空间下实现图像分割；最后，通过图像分割系统在遥感中的应用，验证系统的有效性。

关键词数据挖掘聚类分析图像分割k-means HSVThe research and application ofimage segmentation based on clustering analysisABSTRACTClustering analysis is one of the most important directions of research of data mining and it plays an important role in the identification of data's intrinsic structure aspect. Data mining is a new technology which has developed rapidly in recent years. Its study involves machine learning, neural network, statistics and many other subjects and its development has been more and more significant to every field of the society. Image segmentation is one of the basic problems of image analysis. With the development of technology, the image will be used more widely and image analysis will get more and more people’s closer attention.This paper mainly uses clustering analysis of data mining to implement image segmentation. It first briefly outlines the topic’s background, the domestic and foreign tendencies. Next, it introduces detailed basic acknowledge of data mining and every algorithm of clustering analysis. Then it realizes the function of image segmentation by k-means algorithm under the colorful space of RGB and HSV. At last, the application of the image segmentation system in remote image will be used to test its validation.KEYWORDS Data Mining Clustering Analysis Image Segmentation K-means HSV目录1．前言 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究动态 (1)1.3 研究的主要内容和论文结构 (2)2.数据挖掘中的聚类分析技术 (4)2.1 数据挖掘概述 (4)2.1.1 数据挖掘基本概念 (4)2.1.2 数据挖掘的分类 (4)2.1.3 数据挖掘过程 (5)2.1.4 数据挖掘方法 (6)2.2 聚类分析算法介绍 (7)2.2.1 聚类概念 (8)2.2.2 聚类分析算法的类别 (8)3.基于K-means聚类算法图像分割系统的设计与实现 (15)3.1 图像分割 (15)3.2 RGB和HSV颜色空间 (15)3.2.1 RGB颜色空间 (15)3.2.2 HSV颜色空间 (16)3.2.3 RGB与HSV颜色空间比较 (16)3.3 图像分割系统的整体设计 (17)3.3.1 系统的整体功能模块设计 (17)3.3.2系统的整体处理流程设计 (17)3.4 图像分割系统的实现 (18)3.4.1 系统实现环境 (18)3.4.2 各功能模块实现 (18)3.2 实验分析 (22)4. 遥感图像在图像分割系统的应用 (23)4.1 遥感的基本概念 (23)4.1.1 遥感的定义 (23)4.1.2 遥感的基本原理 (23)4.1.3 遥感数据的分类 (23)4.2 遥感图像分割 (24)4.2.1 遥感图像的RGB颜色空间下图像分割 (24)4.2.2 遥感图像的HSV颜色空间下图像分割 (25)4.2.3 RGB和HSV颜色空间下图像分割效果比较 (26)总结 (27)谢辞 (28)参考文献 (29)1．前言1.1 研究的目的和意义聚类分析研究有很长的历史，几十年来，其重要性及其研究方向的交叉特性得到人们的肯定。

基于谱聚类算法的图像分割研究随着数字图片的大量产生，图像分割已成为计算机视觉领域中的重要问题。

其目的就是把一张图片划分为多个有意义的部分，以便于进一步的处理和分析。

图像分割可以应用于自然语言处理、图像识别、医学图像处理等领域。

目前，基于谱聚类算法的图像分割研究，正在得到越来越多领域的重视。

一、谱聚类算法简介谱聚类是一种基于图论的图像分割算法，它能够把图像划分为多个子集，每个子集中的像素具有相似的特征。

谱聚类算法的原理比较简单，主要分为以下几步：1. 构建相似度矩阵：首先，我们需要构建一张图像的相似度矩阵，该矩阵用于描述每个像素与其他像素之间的相似度。

一旦得到这个矩阵，我们就可以把原始图像看做一个由像素节点组成的图。

2. 生成拉普拉斯矩阵：接下来，我们需要生成图像的拉普拉斯矩阵。

拉普拉斯矩阵是描述图像内部像素之间关系的矩阵，它的值为每个像素点与其相邻像素点距离的差值之和。

这个矩阵的特点是对称正定，可以通过特征分解得到特征向量。

3. 特征向量分解：将拉普拉斯矩阵通过特征分解得到一组特征向量，特征向量被用于表示原始图像的子集。

根据图像的特征向量将其分为不同的子集。

谱聚类算法具有较强的可扩展性，处理大量像素时，其算法的时间复杂度并不高，可以快速地进行图像分割处理。

二、谱聚类算法的优点与传统的图像分割算法相比，谱聚类算法具有以下优点：1. 支持高维数据：谱聚类可以在高维空间中进行图像分割，并且在这种情况下表现优异。

2. 扩展性强：谱聚类对于一般的图像分割问题有很强的可扩展性，可以适应不同规模和形状的图像。

3. 相对简单：谱聚类算法易于实现，不需要大量的参数调整和前期的训练阶段。

4. 鲁棒性强：谱聚类算法的结果对噪声点不敏感，并且对于某些形状的图像分割处理效果尤其好。

三、基于谱聚类的图像分割实验为了验证谱聚类算法的效果，我们设计了一组实验：1. 实验数据我们选取了一张经典的Lena图像作为实验数据，该图像大小为256*256。

基于聚类的分割算法
基于聚类的分割算法是一种常用的图像分割算法。

其基本思想是
将图像中相似的像素聚成一类，从而得到图像中的不同部分。

本文将
从几个方面介绍这种算法。

第一步，确定聚类的数目。

聚类算法的第一步就是确定聚类的数目，也就是将图像分成多少个部分。

一般来说，这个数目可以通过图
像自身的特点或者使用一些经验方法来确定。

第二步，计算像素之间的相似性。

在聚类之前，需要先计算像素
之间的相似性。

通常使用欧几里得距离或者余弦距离等方式来度量像
素之间的相似性。

这个过程可以使用图像处理工具或者编程实现。

第三步，聚类像素。

接下来，就可以开始聚类像素了。

这里可以
使用各种聚类算法，包括K-means、DBSCAN等。

聚类算法最终将像素
分成若干类，每一类都代表了图像中的某一部分。

第四步，生成分割结果。

通过聚类像素，就得到了整个图像的分
割结果。

接下来，可以根据不同的需求进行后续处理，比如边缘检测、填补空洞等。

最终得到的结果就是图像的分割结果。

总之，基于聚类的分割算法是一种十分实用的图像分割方法。

通
过分步骤的方式来执行，可以让人们更好地了解这种算法的实现过程，也可以更好地应用到实际的图像处理中。

不过对于一些特殊的图像，
可能需要使用不同的方法或者进行一些优化来得到更好的分割结果。

基于聚类分析的医学图像分割汇报人：日期:•引言•聚类分析基础•医学图像分割技术•基于聚类分析的医学图像分割算法•实验结果与分析•结论与展望01引言研究背景与意义聚类分析是一种无监督学习方法，通过相似性度量将数据分组，为医学图像分割提供了一种有效手段。

研究背景和意义在于为医学图像分割提供一种更加准确、快速和自动化的方法，提高医学图像处理的效率和准确性。

医学图像分割在辅助诊断和治疗中的重要性日益凸显，尤其在微创手术导航、组织结构识别等领域。

研究现状与问题当前聚类分析在医学图像分割中的应用主要集中在传统聚类算法如K-means、DBSCAN等。

存在的问题包括：1）对噪声和异常值的敏感性；2）对图像质量的依赖；3）无法处理复杂的纹理和形状信息。

研究现状与问题在于如何克服现有技术的不足，提高医学图像分割的准确性和鲁棒性。

研究内容：本文旨在研究基于深度学习的医学图像分割方法，通过卷积神经网络（CNN）对医学图像进行特征提取和聚类分析。

方法：1）构建卷积神经网络模型，对医学图像进行预处理和特征提取；2）利用聚类算法对提取的特征进行聚类分析，得到分割结果；3）通过实验验证方法的可行性和优越性。

研究内容与方法在于通过深度学习技术提高医学图像分割的准确性和鲁棒性，同时为相关领域的研究提供新的思路和方法。

研究内容与方法02聚类分析基础聚类分析是一种无监督学习方法，通过对数据的相似性进行分析，将数据集划分为若干个不同的簇或类别。

在医学图像分割中，聚类分析常用于将图像中的像素或区域根据其特征相似性进行分类，从而提取出感兴趣的区域或对象。

聚类分析概述基于密度的聚类算法基于密度的聚类算法是一种通过计算数据点之间的距离和密度来进行聚类的算法。

DBSCAN算法是一种常见的基于密度的聚类算法，它可以识别出任何形状的簇，并且对噪声具有较强的鲁棒性。

基于密度的聚类算法在医学图像分割中广泛应用于病灶检测和组织分割等任务。

基于层次的聚类算法基于划分的聚类算法基于划分的聚类算法是一种通过优化目标函数来对数据进行划分和调整的算法。

基于层次聚类算法的图像分割实现方式图像分割是计算机视觉领域中一个非常重要的问题。

它的目的是把一幅图像分成多个区域，每个区域都有一定的语义含义，比如人、车、路灯等等。

图像分割技术被广泛应用在自动驾驶、医疗诊断、遥感图像分析、视频处理等领域。

本篇文章将详细介绍一种基于层次聚类算法的图像分割实现方式。

一、图像分割的原理图像分割的目标是把一幅图像分成多个区域，每个区域都有一定的语义含义。

分割的结果一般是一组图像像素点的集合，这些像素点具有相同的属性，比如颜色、亮度、纹理等。

在计算机视觉领域中，有很多不同的图像分割方法，包括基于边缘的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等等。

二、层次聚类算法简介层次聚类算法是一种将图像像素点分到不同区域的方法。

它的原理是先将每个像素点视为一个初始的簇，然后通过计算簇之间的相似度来合并它们，直到整个图像只剩下一个簇。

层次聚类算法的基本思想是将最相似的两个簇合并成一个簇，然后迭代地继续合并，直到所有的簇都被合并成一个簇。

层次聚类算法可以分为两种类型：自底向上的凝聚聚类和自顶向下的分离聚类。

三、基于层次聚类算法的图像分割实现方法图像分割的实现方法主要包括以下步骤：1. 读入图像数据并初始化像素点簇，将每个像素点视为初始簇。

2. 计算每个簇之间的相似度，并将最相似的两个簇合并，重新计算相似度。

3. 重复步骤2，直到所有簇都被合并成一个簇。

4. 对每个像素点标记它所属的簇，形成图像分割结果。

具体实现中，相似度可以通过计算像素点之间的欧氏距离或余弦相似度来实现。

在计算相似度的过程中，可以采用不同的权重来强调不同的特征，比如颜色、亮度、纹理等。

此外，还可以采用不同的合并策略来得到不同的分割结果，比如采用平均合并、单连接合并、完全连接合并等。

四、基于层次聚类算法的图像分割优缺点基于层次聚类算法的图像分割方法具有以下优缺点：优点：1. 可以处理任意形状和大小的对象。

2. 不需要预先设定分割的数量，可以自适应地分割图像。