MATLAB实现遥感图像K均值聚类算法

"基于matlab的图像K均值聚类算法程序" K均值聚类算法是一种广泛应用的数据分析方法，主要用于将数据集划分为K个不同的类别。在图像处理领域，K均值聚类常用于颜色量化、图像分割等任务。在上述MATLAB代码中，它被用来对遥感图像进行色彩聚类，简化图像的颜色层次，从而得到具有更少颜色的简化图像。 首先，代码导入了一张名为'test5.jpg'的RGB图像，并将其转换为灰度图像以降低计算复杂性。MATLAB的`imread`函数用于读取图像，`rgb2gray`函数则将RGB图像转换为灰度图像。通过`size(img)`获取图像的行数(m)和列数(n)。 接着，代码创建了3个初始颜色中心（c1, c2, c3），并定义了一个循环，该循环将在200次迭代中运行。在每次迭代中，代码计算图像像素与当前颜色中心之间的距离，以确定它们应属于哪个颜色类别。这里使用欧氏距离作为相似性度量标准，即`r=abs(img-c1(i))`、`g=abs(img-c2(i))`和`b=abs(img-c3(i))`。 接下来，根据像素与三个颜色中心的相对位置，将像素分配到相应的类别中：n_r、n_g和n_b。然后，通过计算类别内像素的平均值更新颜色中心。如果连续两次迭代中，颜色中心的变化小于0.001，认为聚类过程达到稳定，此时的颜色中心（R、G、B）被认为是最终的类别代表。 最后，将图像中的像素值替换为最近的颜色中心值，形成新的图像。`img(find(img<R))=0;`将小于R的像素设为黑色，`img(find(img>R&img<G))=128;`将介于R和G之间的像素设为灰色，`img(find(img>G))=255;`将大于G的像素设为白色。这样，原始图像就被转化为只有黑、灰、白三种颜色的新图像。 `imshow`函数用于显示处理前后的图像，而`imhist`则用于绘制图像的直方图，帮助观察颜色分布的变化。整个过程的时间通过`tic`和`toc`进行计时。 这段MATLAB代码实现了一个基本的K均值聚类算法，用于将遥感图像的颜色简化为三种主要色调，这在图像压缩、特征提取或特定场景的分析中有一定的应用价值。通过调整参数（如迭代次数、初始颜色中心等），可以优化算法以适应不同图像和需求。