基于最大加权熵的HSI颜色空间K均值图像分割方法

本篇论文研究主要探讨了K均值聚类算法在彩色图像分割中的应用，特别是在HSI颜色空间中的优化策略。K均值算法作为一种经典的无监督学习方法，因其原理简单、动态聚类且具有一定的适应性，被广泛应用于图像处理领域，尤其是在图像分割任务中。 论文的关键问题集中在如何确定最优的聚类数K，这直接影响到分割结果的质量。传统的确定方法通常依赖于类内和类间特征值的分散度，试图找到类内相似度高、类间差异大的分割。然而，这种方法有一定的局限性，比如杨善林提出的准则虽然缩小了搜索范围，但假设了聚类中心间的最大间距和样本与其中心的距离关系。 为克服这些局限，作者引入了信息论中的最大加权熵概念，将其转化为一个目标函数，通过优化该函数来寻求最佳的聚类数目K。最大加权熵在决策理论中是一种衡量不确定性或信息不确定性的量，通过最大化这个量，可以使得分割后的类别具有最大的不确定性，从而提高分割的稳健性和有效性。 在HSI颜色空间中，马氏距离被选用为距离测度，因为HSI色彩模型更适合表示彩色图像的颜色特性。这种结合使得算法能够更好地处理彩色图像的复杂性，提高分割精度。 论文的创新之处在于将最大加权熵和K均值算法相结合，形成了一种新的图像分割方法。这种方法不仅原理简洁，而且在实践中表现出了优于传统K均值和其他类似算法的分割效果。通过实验验证，该方法在实际应用中展现了良好的性能，尤其是在处理含有多种颜色和复杂结构的彩色图像时。 这篇论文提供了一种有效的图像分割策略，不仅改进了K均值算法的传统做法，而且通过信息论的视角提供了新的思考路径，为图像处理领域的进一步研究和实践开辟了新的可能。