《K均值聚类在基于OpenCV的图像分割中的应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《K均值聚类在基于OpenCV的图像分割中的应用（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、K 均值聚类在基于 OpenCV 的图像分割中的应用摘要：基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。图像分割的基本方法是对灰度图像分割，处理图像的亮度分量，简单快速。本论文介绍了传统的图像分割与 K-均值聚类算法分割，然后利用 OpenCV 函数将其实现，并介绍了 OpenCV 中图像分割相关的基本函数。关键词：K 均值聚类，图像分割，OpenCV一、前言根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可以分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解，这三个层次的有机结合也可以称为图像工程。图像处理是较低层的操作，主要在图像像素级上
2、进行操作。有代表性的图像处理技术包括图像降噪、图像编码和图像分割。图像分割是一种关键的图像处理技术。作为后续图像分析和图像理解的基础，图像分割技术一直是图像理论发展的瓶颈之一。图像分割在实际中的应用非常广泛，对图像目标的提取、测量都离不开图像分割，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。分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有十分重要的意义。图像分割又是一种特殊的图像处理技术。像素级的图像处理可以分成两类，一类是针对像素值的处理，另一类是把像素分类的处理。图像降噪技术、图像编码技术、数字水印技术等虽然各有其特点和应用领域，但其实质都是针对像素值的操作。不
3、同于这些技术，图像分割，其实质是一个按照像素属性（灰度、纹理、颜色等）进行聚类的过程。二、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。1、
4、基于阈值的分割方法包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。2、基于边缘的分割方法检测灰度级或者结构具有突变的地方，表
5、明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。这种不连续性称为边缘。不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。图像中边缘处像素的灰度值不连续，这种不连续性可通过求导数来检测到。对于阶跃状边缘，其位置对应一阶导数的极值点，对应二阶导数的过零点(零交叉点)。因此常用微分算子进行边缘检测。常用的一阶微分算子有 Roberts 算子、Prewitt 算子和 Sobel 算子，二阶微分算子有 Laplace 算子和 Kirsh 算子等。在实际中各种微分算子常用小区域模板来表示，微分运算是利用模板和图像卷积来实现。这些算子对噪声敏感，只适合于噪声较小不太复杂的图像。3、基于聚类分析
6、的图像分割方法特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。其中，K 均值、模糊 C 均值聚类(FCM)算法是最常用的聚类算法。K 均值算法先选 K 个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。模糊 C 均值算法是在模糊数学基础上对 K 均值算法的推广，是通过最优化一个模糊目标函数实现聚类，它不像 K 均值聚类那样认为每个点只能属于某一类，而是赋予每个点一个对各类的隶属度，用隶属度更好地描述边缘像素亦此亦彼的特点，
7、适合处理事物内在的不确定性。利用模糊 C 均值(FCM)非监督模糊聚类标定的特点进行图像分割，可以减少人为的干预，且较适合图像中存在不确定性和模糊性的特点。三、K 均值聚类分割算法3.1 聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于网格的方法，基于模型的方法。K-均值聚类算法是著名的划分聚类分割方法。划分方法的基本思想是：给定一个有
8、 N 个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造 K 个分组，每一个分组就代表一个聚类，Kwidth;i+)for (j=0;jheight;j+)CvScalar s;/获取图像各个像素点的三通道值（RGB）s.val0=(float)cvGet2D(m_imagesrc,j,i).val0;s.val1=(float)cvGet2D(m_imagesrc,j,i).val1;s.val2=(float)cvGet2D(m_imagesrc,j,i).val2;cvSet2D(samples,k+,0,s); 这里用到 cvGet2D 函数获取三通道值并利用 cvSet2D 函数将三通道的值排入样
9、本。函数如下：CvScalar cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 );Arr:输入数组。idx0:元素下标第一个以 0 为基准的成员。idx1:元素下标第二个以 0 为基准的成员。void cvSet2D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value );arr：输入数组。idx0：元素下标的第一个成员，以 0 为基点。idx1：元素下标的第二个成员，以 0 为基点。（2）对样本矩阵的值进行迭代聚类，迭代 100 次，终止误差 1.0。cvKMeans2(samples,nCuster,
10、clusters,cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER,100,1.0);3、绘制聚类后的图像。将聚类后的不同类别取不同的像素值，并对聚类后的图像的每个像素点赋值。float step=255/(nCuster-1);for (i=0;iwidth;i+)for (j=0;jheight;j+)val=(int)clusters-data.ik+;CvScalar s;s.val0=255-val*step;，cvSet2D(bin,j,i,s);4、绘制灰度直方图。（1）设置直方图尺寸和灰度范围,这里将显示范围设置为-5 到 260，防止灰度值为 0 和 255 的
11、直方图不显示。int hist_size = 256; int hist_height = 256; float range = -5,260; float* ranges=range; (2)创建直方图，统计图像在0 255像素的均匀分布 CvHistogram* gray_hist = cvCreateHist(1,&hist_size,CV_HIST_ARRAY,ranges,1); cvCalcHist(&bin,gray_hist,0,0); cvNormalizeHist(gray_hist,1.0); int scale= 2; /横坐标为灰度级，纵坐标为像素个数*scale I
12、plImage* hist_image = cvCreateImage(cvSize(hist_size*scale,hist_height),8,3); cvZero(hist_image); float max_value = 0; cvGetMinMaxHistValue(gray_hist, 0,&max_value,0,0); 其中 CvHistogram 为多维直方图类型，其定义如下：typedef struct CvHistogramint type;CvArr* bins;float threshCV_MAX_DIM2;float* thresh2; CvMatND mat;
13、CvHistogram;bins : 用于存放直方图每个灰度级数目的数组指针，数组在cvCreateHist 的时候创建其维数由 cvCreateHist 确定。而 cvCreateHist 创建一个指定尺寸的直方图，并且返回创建的直方图的指针。其定义如下：CvHistogram* cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type,float* ranges=NULL, int uniform=1 );dims：直方图维数的数目。sizes：直方图维数尺寸的数组。type：直方图的表示格式: CV_HIST_ARRAY 意味着直方图数据表示为多维密集数组
14、 CvMatND; CV_HIST_TREE 意味着直方图数据表示为多维稀疏数组 CvSparseMat.Ranges：图中方块范围的数组. 它的内容取决于参数 uniform 的值。这个范围的用处是确定何时计算直方图或决定反向映射（backprojected ），每个方块对应于输入图像的哪个/哪组值。Uniform：归一化标识。而 CalcHist 用来计算图像 image 的直方图，其定义如下：void cvCalcHist( IplImage* image, CvHistogram* hist,int accumulate=0, const CvArr* mask=NULL );imag
15、e：输入图像 (也可以使用 CvMat* )。Hist：直方图指针。Accumulate：累计标识。如果设置，则直方图在开始时不被清零。这个特征保证可以为多个图像计算一个单独的直方图，或者在线更新直方图。Mask：操作 mask,确定输入图像的哪个象素被计数。（3）分别将每个直方块的值绘制到图中 for( i=0;ibins, (idx0) )hist：直方图。idx0, idx1, idx2, idx3：直方块的下标索引。idx：下标数组。函数 cvRound,用一种舍入方法将输入浮点数转换成整数， 返回和参数最接近的整数值。 cvRectangle 函数用以绘制简单、指定粗细或者带填充的矩
16、形，其定义如下：void cvRectangle( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );img：目标图像。pt1：矩形的一个顶点。pt2：矩形对角线上的另一个顶点。Color：线条颜色 (RGB) 或亮度（灰度图像 ）(grayscale image）。Thickness：组成矩形的线条的粗细程度。取负值时（如 CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形。line_type：线条的类型。Shift：坐标点的小数点位数。5、实现结果如图 5-1、图 5-2 和图 5-3：图 4-1 输入聚类类别数图 4-2 分为 3 类聚类后的图像和直方图图 4-3 分为 5 类聚类后的图像和直方图参考文
