【图像聚类】基于粒子群优化PSO算法对图像中的颜色进行基于聚类的分割附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、图像颜色聚类分割的核心逻辑与技术需求

图像颜色聚类分割是通过 “颜色相似性” 将图像像素划分为若干离散类别（如前景、背景、不同物体区域）的技术，核心是从像素的颜色特征中找到最优聚类中心，使同一类像素颜色差异最小、不同类差异最大。其广泛应用于图像分割（如目标提取）、图像压缩（如色彩量化）、医学影像分析（如病灶区域定位）等场景，需满足分割精度高、计算速度快、对噪声鲁棒三大技术需求。

1. 图像颜色特征的提取与表示

图像像素的颜色特征需转换为可计算的数值向量，主流表示方式及适配场景如下：

2. 传统颜色聚类方法的局限性

传统聚类算法（如 K-Means、均值漂移）在图像颜色分割中存在明显局限，为 PSO 算法的应用提供了空间：

• K-Means 算法：依赖初始聚类中心的随机选择，易陷入局部最优（如初始中心靠近时，分割结果出现 “类别偏移”），且对噪声敏感，高噪声图像分割精度下降 20% 以上；

• 均值漂移算法：无需预设聚类数量，但计算复杂度高（O (n²)，n 为像素数），高分辨率图像处理时间是 PSO 的 3-5 倍；

• 层次聚类算法：虽能生成聚类树，但内存消耗大，无法处理百万像素级图像，工程实用性低。

二、PSO 算法与颜色聚类的适配原理

粒子群优化（PSO）算法通过模拟 “粒子群体协作搜索” 寻找最优解，其全局搜索能力强、收敛速度快、参数调节简单的特点，可针对性解决传统聚类算法的 “局部最优、计算效率低” 难题，核心适配逻辑如下：

1. PSO 聚类的核心机制

将图像颜色聚类问题转化为 “寻找最优聚类中心” 的优化问题，PSO 的关键概念与聚类任务的对应关系：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

text(size(he,2),size(he,1)+15,...

'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ...

'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');

%% Step 2: Convert Image from RGB Color Space to L*a*b* Color Space

cform = makecform('srgb2lab');

lab_he = applycform(he,cform);

%% Step 3: Classify the Colors in 'a*b*' Space Using K-Means Clustering

ab = double(lab_he(:,:,2:3));

nrows = size(ab,1);

ncols = size(ab,2);

ab = reshape(ab,nrows*ncols,2);

nColors = 3;

[cluster_idx, cluster_center] = pso(ab,nColors);

%% Step 4: Label Every Pixel in the Image Using the Results from KMEANS

pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols);

figure,

imshow(pixel_labels,[]), title('image labeled by cluster index');

%% Step 5: Create Images that Segment the H&E Image by Color.

segmented_images = cell(1,3);

rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]);

🔗 参考文献

[1]邹刚,孙即祥,敖永红.粒子群优化的聚类方法在图像分割中的应用[J].电光与控制, 2009(2):3.DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2009.02.002.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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