基于K-means聚类算法的图像区域分割开题报告

全文总字数：663字

1. 研究目的与意义

图像分割方法是一种从图像中提取感兴趣信息的手段,已经成为从图像处理到图像分析的关键步骤。

经历了几十年的发展与变化,基于各种理论的图像分割方法被提出。

其中,基于聚类分析的图像分割方法是随着聚类算法的不断发展而产生出来的一种图像分割方法。

2. 国内外研究现状分析

k-means聚类算法是在1955年由steinhaus，1957年由lloyd，1965年由ballhall,1967年由mcqueen分别在各自的领域内独立提出的。

k-means聚类算法在被提出以后，在不同的科学领域被广泛的研究和运用，并发展出大量不同的改进算法。

虽然其被提出已经有超过五十年了，但目前仍然是应用最广泛的划分聚类算法之一。

3. 研究的基本内容与计划

1．2018年1月至2月：熟悉信号及图像处理的一些基本知识，matlab仿真。

2．2018年 3月：熟悉k-means聚类算法的实现方法及其基本原理。

3．2018年4月：运用matlab对基本的图像运用k-means聚类算法成功进行分割。

4. 研究创新点

本课题除了需要在MATLAB中运用K-means聚类算法的代码成功将图像进行分割处理以外还会制作简单的人机交互界面，以便于更方便的使用和后续的的图像识别处理等等。