我有：
1) 带有几组高亮度像素的暗图像，周围有一些噪点。
2) 簇数。
示例：
1)
2) 2 个集群
我需要找到明亮像素组的中心。
在这种情况下，中心应该像这样放置：问题：哪种聚类算法适合这项任务？
聚类像素凝块
计算科学
聚类
2021-12-17 08:37:30
1个回答
如果集群的数量是已知的（像这里）
您可以使用 Lloyd 的聚类 [1]
思路如下：优化一组聚类中心：
Initialize the p_i's with an initial guess, or randomly
For each iteration:
Compute the cluster associated with each p_i,
(the cluster is the set of points nearer to p_i than to the other p_j's)
Move each p_i to the weighted centroid of its cluster
对于图像，迭代可以如下实现，计算每个簇的质量 m_i 和质心 g_i：
For each i
m_i = 0
g_i = (0,0)
For each pixel (x,y) of the image
let i denote the index of the center p_i nearest to (x,y)
m_i = m_i + pixel_intensity(x,y)
g_i = g_i + pixel_intensity(x,y) * (x,y)
For each i
p_i = (1/m_i)*g_i
由于集群的数量很少，您可以使用简单的循环找到最近的 p_i。如果您有更多的站点，您可以使用 kd-tree，或者计算站点的 Voronoi 图并迭代每个 Voronoi 单元的像素。
我使用该算法对由乐高颜色传感器获取的 rubics 立方体的颜色进行聚类，它工作得相当好，同时非常容易实现 [3]
如果集群的数量未知 ，那么问题就困难得多。
您可以使用“均值偏移聚类”[2]，它将对图像应用类似过滤器的操作，并使“模式”出现。它的作用类似于平滑滤波器的逆。
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Lloyd%27s_algorithm
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