遥感图像中k-means聚类分析的图像分割技术研究

本文主要探讨了"基于数据挖掘聚类分析的图像分割的研究和应用"，发表于2014年的《宝鸡文理学院学报(自然科学版)》第34卷第2期，66-69页。作者李雪莲针对遥感图像处理领域，研究了k-means聚类算法在图像分割中的应用。聚类分析是一种数据分析技术，通过将数据集划分为具有相似特征的群体，以发现潜在的模式和结构。 首先，作者对聚类分析算法进行了深入研究，特别是k-means算法，这是一种迭代的划分方法，通过计算数据点与各个簇中心的距离，将它们分配到最近的簇中，直到达到预定的停止条件。在图像处理中，这种方法常用于无监督学习，无需预先知道每个像素的类别标签，仅依赖于像素的颜色或灰度特性。 接着，作者选择在RGB（红绿蓝）和HSV（色调、饱和度、亮度）颜色空间下进行软件编程实现k-means算法。RGB颜色空间适合于直观表示彩色图像，而HSV则更关注颜色的视觉感知，尤其在区分不同色调和饱和度变化时表现良好。通过编程，作者将这种算法应用到遥感图像上，以实现图像的区域划分。 研究结果显示，该方法在遥感图像分割方面取得了较好的效果，特别是在HSV颜色空间下，由于其对色彩敏感性，能够更好地识别和分离不同的地理特征。然而，文章也指出这种方法存在局限性，即k-means算法倾向于找到局部最优解，而非全局最优，这意味着在某些复杂场景下可能无法得到最佳分割结果。此外，由于算法本身的复杂性和计算需求，系统的便利性可能相对较差，用户界面和交互性可能受到影响。 这篇文章提供了一种实用的图像分割方法，对于遥感数据处理具有一定的参考价值，但同时也提醒读者注意算法的适用范围和潜在的优化方向。关键词包括聚类分析、图像分割、k-means、RGB和HSV，这表明了文章的核心研究内容和关注的重点。文章的分类号为TP391.4，文献标志码为A，文章编号为1007-1261(2014)02-0066-04，可以通过CNKI网络获取全文链接。