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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 程序语言 » MATLAB/Mathematica » 基于Kmeans的图像聚类算法
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xiyue6911

新虫 (小有名气)
已领完
基于Kmeans的图像聚类算法
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使用方法：直接在matlab中运行，但注意更改图片路径名；
主要分三步：
1，初始化聚类中心，我使用K等分点做的；
2，随机性采样，出于效率的考虑；
3，剩余点划分，将未采集到的图像剩余点划分到簇类中。
clc;clear all;close all;
%% Kmeans聚类图像
K = 4;
im = imread('penguin.jpg');
im = imresize(im,[321,321],'nearest');
[R c lmd] = size(im);
elenum = numel(im(:,:,1));
total = [1:elenum];%总体；
dt = 0.1;%聚类中心迭代阈值；
for i = 1:size(im,lmd) %Cij表示第i波段成像，第j个
    min_c = min(min(im(:,:,i)));
    max_c = max(max(im(:,:,i)));
    for k = 1:K
        C(i,k) = min_c + k*((max_c - min_c)/(K + 1));
    end
end
C = double(C);
C_orgi = C;%初始聚类中心；
%修改图像的存储模式
points(elenum) = struct('r',0,'g',0,'b',0,'cluster',0);
for i = 1:R
    for j = 1:c
        points((j-1)*R + i).r = im(i,j,1);
        points((j-1)*R + i).g = im(i,j,2);
        points((j-1)*R + i).b = im(i,j,3);
        points((j-1)*R + i).cluster = 0;
    end
end
smplrate = 1/10000;
smplseq = sort(randperm(elenum,ceil(elenum*smplrate)),'ascend');%随机性采样M*N个图像样本点
cluster(K,100) =  struct('r',1,'c',1,'data',points(1));%存储簇类每行存储该簇类的样本点
counter(K) = 0;%记录每个簇类的样本点个数；
totalnum = 100;%聚类迭代最大次数；
for iteration = 1:totalnum
for i = smplseq
    for j = 1:K
        ptvalue(1,1) = points(i).r;
        ptvalue(2,1) = points(i).g;
        ptvalue(3,1) = points(i).b;
        distclust(j) = norm(double(ptvalue) - double(C(:,j)));%存储样本点到聚类的距离；
    end
    clunum = find(distclust == min(distclust));%样本点距离聚类中心最小的簇类编号；
    points(i).cluster = clunum;%标记该样本点类型；
    counter(clunum) = counter(clunum) + 1;%样本计数增加一个
    cluster(clunum,counter(clunum)).r = mod(i,R);
    cluster(clunum,counter(clunum)).c = floor(i/R)+1;
    cluster(clunum,counter(clunum)).data = points(i);
end
%更新每个聚类中心的
for i = 1:K
    sum = repmat(double(0),[3,1]);
    for j = 1:counter(i)
        ptvalue(1,1) = cluster(i,j).data.r;
        ptvalue(2,1) = cluster(i,j).data.g;
        ptvalue(3,1) = cluster(i,j).data.b;
        sum = sum + double(ptvalue);
    end
    if  i == 1
        C_new = sum/counter(i);
    else
        C_new = cat(2,C_new,sum/counter(i));
    end
end
    if norm(abs(C-C_new)) < dt
        break;
    end
C = C_new;
end
% 参数显示；
%disp('随机样本个数'),disp(size(smplseq,2));disp('初始聚类中心：');disp(C_orgi);disp('Kmeans 聚类新中心');disp(C);disp('聚类迭代次数');disp(iteration);
smpldiff = setdiff(total,smplseq);
for i = smpldiff
    for j = 1:K
        ptvalue(1,1) = points(i).r;
        ptvalue(2,1) = points(i).g;
        ptvalue(3,1) = points(i).b;
        distclust(j) = norm(double(ptvalue) - double(C_new(:,j)));%存储样本点到聚类的距离；
    end
    clunum = find(distclust == min(distclust));%样本点距离聚类中心最小的簇类编号；
    points(i).cluster = clunum;%标记该样本点类型；
    counter(clunum) = counter(clunum) + 1;%样本计数增加一个
    cluster(clunum,counter(clunum)).r = mod(i,R);
    cluster(clunum,counter(clunum)).c = floor(i/R)+1;
    cluster(clunum,counter(clunum)).data = points(i);
end
clusmap = zeros(R,c);
count = 0;
for i = 1:numel(points)
    r = mod((i-1),R)+1;
    c = ceil(i/R);%一维索引转换为二维索引，按列
    if points(i).cluster~=0
        clusmap(c,r) = points(i).cluster;
        count = count + 1;
    end
end
clusmap = clusmap';
stats = regionprops(clusmap);
imshow(clusmap,[]);
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1楼 2015-10-25 22:05:02
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wake_up

木虫 (著名写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
基于Kmeans的图像聚类算法

Matlab自带的Kmeans支持并行计算， 快
赞一下(1人) 回复此楼
8楼2015-10-26 13:13:19
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
查看全部 11 个回答

青青呀呀

新虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
我当初看着Origin自己起码会用用了，就夸大其词的说，听说Matlab更加高大上，我也要学，看着楼主天书般的帖子，我真想说，还好我只是说说而已…

发自小木虫IOS客户端
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7楼2015-10-25 22:29:02
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xiyue6911

新虫 (小有名气)
引用回帖:
8楼: Originally posted by wake_up at 2015-10-26 13:13:19
Matlab自带的Kmeans支持并行计算， 快

谢谢 一会儿试一试

发自小木虫Android客户端
赞一下 回复此楼
9楼2015-10-26 14:47:27
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

xiyue6911

新虫 (小有名气)
引用回帖:
8楼: Originally posted by wake_up at 2015-10-26 13:13:19
Matlab自带的Kmeans支持并行计算， 快

%% Kmeans聚类图像；
im = imread('penguin.jpg');
im = imresize(im,[256,256]);
im_new = size(im(:,:,1));
im_r = im(:,:,1);im_r = im_r(;
im_g = im(:,:,2);im_g = im_g(;
im_b = im(:,:,3);im_b = im_b(;
datas = double([im_r im_g im_b]);
opts = statset('Display','final');
[idx,ctrs] = kmeans(datas,4,'Distance','sqEuclidean','Options',opts);
im_new = reshape(idx,[256 256]);

与我写的满足一样的功能，使用matlab就是快，还是谢谢
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10楼2015-10-26 22:10:08
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云湖莎莎3楼
2015-10-25 22:05   回复  
xiyue6911(金币+1): 谢谢参与
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nqqtmm5楼
2015-10-25 22:05   回复  
xiyue6911(金币+1): 谢谢参与
已获得1个金币 发自小木虫IOS客户端
wang47640842楼
2015-10-25 22:05   回复  
xiyue6911(金币+1): 谢谢参与
已获得1个金币 发自小木虫Android客户端
土蛋要考研4楼
2015-10-25 22:05   回复  
xiyue6911(金币+1): 谢谢参与
已获得1个金币 发自小木虫Android客户端
2188xinhiu6楼
2015-10-25 22:05   回复  
xiyue6911(金币+1): 谢谢参与
已获得1个金币 发自小木虫Android客户端
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