基于Lab色彩空间的自适应K-means图像分割方法

摘要

为了实现对不同图像的自适应分割,将Lab色彩空间和改进的自适应K-means聚类方法结合,设计出一种新的图像分割方法.首先将图像转到Lab色彩空间,获得了更宽阔的色域和更多的色彩表现;然后改进K-means算法,通过搜寻直方图波峰,能自动获取初始聚类中心位置和数量,实现自适应分割;最后使用新的图像分割方法与传统的分割方法进行对比实验,结果证明该方法分割效果更好,并能够较好地保留边缘轮廓.