改进K-means算法在服装图像分割中的应用

"该资源是一篇关于改进K-means聚类算法在服装图像分割应用的学术论文，由湖南工程学院的研究团队完成。论文探讨了如何通过优化K-means算法来解决图像分割中k值选择的问题，并提出了一个新的方法，该方法能自适应地确定最佳聚类数，以提高图像分割的准确性和效果。" 正文: 图像分割是图像处理的关键步骤，它涉及到将图像划分成多个有意义的区域或对象，这对于后续的分析和理解至关重要。K-means算法是一种经典的无监督机器学习算法，广泛应用于数据聚类和图像分割。然而，K-means的一个显著缺点是需要预先指定聚类的数量k，这个参数的选择往往直接影响到分割结果的质量。 针对K-means算法中k值选择的困扰，该论文提出了一种改进的策略。首先，他们将输入的彩色图像转换为灰度图像，这样可以减少颜色维度，简化处理过程。接着，通过计算灰度直方图的峰值数量，自动确定k值，这确保了k值更能反映图像的实际结构。然后，利用选定的k值对图像的每个像素执行K-means聚类，从而实现更精确的分割。 在实验部分，研究者对比了改进后的K-means算法与传统K-means算法的分割效果。结果显示，改进的算法不仅能够自动找到最佳聚类数，而且在图像分割的精度和效果上都表现出优越性。这在服装图像处理中尤为重要，因为准确的图像分割对于服装分类、款式识别和检索等任务具有决定性的影响。 服装产业受益于机器学习技术的快速发展，图像作为传达服装信息的主要方式，其处理和理解能力直接影响行业的数字化进程。本文提出的算法有助于提升服装图像处理的自动化水平，减少人工干预，提高效率，对服装行业的智能化有着积极的推动作用。 关键词所涉及的技术包括：图像分割技术，K-means聚类算法，聚类数目自动确定，以及马氏距离，后者是一种衡量样本间差异的统计方法，常用于多维数据的相似性计算。这些关键技术的结合使用，使得改进的K-means算法在处理复杂图像时更具优势。 这篇论文为图像分割领域提供了一个创新的解决方案，通过改进K-means算法，解决了自动确定最佳聚类数的问题，提高了服装图像分割的准确性，对服装产业的数字化和智能化发展具有积极意义。