基于麻雀算法优化的K均值图像分割算法（附带Matlab代码）

基于麻雀算法优化的K均值图像分割算法（附带Matlab代码）

图像分割是一种重要的计算机视觉任务，旨在将图像划分为具有相似特征的区域。K均值算法是一种常用的图像分割方法，其通过迭代将图像像素聚类为K个簇。然而，传统的K均值算法容易陷入局部最优解，并且对于初始聚类中心的选择非常敏感。为了解决这些问题，可以使用优化算法对K均值算法进行优化。本文将介绍一种基于麻雀算法优化的K均值图像分割算法，并提供相应的Matlab代码实现。

麻雀算法是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法，其基于觅食行为中的聚集和分散策略。该算法模拟了麻雀在觅食过程中不断调整觅食范围和聚集程度的行为，以寻找最佳的觅食位置。在本文中，我们将应用麻雀算法来优化K均值算法的聚类中心选择。

以下是基于麻雀算法优化的K均值图像分割算法的Matlab实现代码：

% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage