使用K-mean算法对医学图像进行聚类分割

Mean Shift 的图像聚类效果真挺不错，尤其在不想预设类别数量的时候，用起来省心多了。这套 MATLAB 源码就把算法从头到尾都跑了一遍，还带了演示图，直观又清楚，挺适合想搞清楚算法细节的你。 Mean Shift 算法是种非参数聚类方法，简单说，就是不需要提前告诉它要分几类，它自己能在数据里找“人多的地方”，把那块儿认作一类。适合图像分割这种“你也说不好到底几类”的场景。 代码里用 MATLAB 实现了整个流程，从图像预开始，到密度估计、迭代移动，再到找出聚类中心。写得挺清楚的，而且结构也比较清爽，适合你拿来改。 比如你想试着做个颜色分割，可以把图像转成HSV空间，跑这段 Mean S

K 均值聚类用在叶病害检测上，真是挺实用的一个点子。图像分割、Otsu、背景剪裁这些图像的老朋友组合起来，就能从一张叶片图像中，把病害区域给揪出来，效率也还不错。如果你对农作物健康管理感兴趣，想做点图像智能识别的小项目，这套方法可以说是友好。配合 MATLAB，上手也不难，图像一，病叶一，连能不能治好都能预测一下，挺有意思的。

在深度学习处理体积图像时，标记数据一直是一个重大挑战。在放射治疗领域，从CT图像中提取人体、器官和肿瘤等区域，并存储在DICOM RT的RT-Structure中。这些数据原本用于治疗计划，现在也可作为深度学习的标签数据。本演示展示了如何将RT-Structure数据转换为标签数据，并在MATLAB上训练3D UNet模型进行语义分割。

图像分割这个东西啊，基本上多开发者都会用到，尤其是当你需要不同区域的像素数据时。这个Matlab代码是使用特征缩放聚类算法来进行图像分割的。它的原理就是提取图像中每个像素的特征向量，通过像 K 均值这样的算法把这些特征向量聚类，从而实现对图像的区域划分。你可以看到，分割后的图像会根据每个区域的平均颜色来进行着色，这样就能清晰地看到每个分割区域。这个方法适合做一些图像任务，比如检测病变区域或者区分不同的物体部分，效果蛮不错的。 如果你对图像分割、聚类这些算法感兴趣，或者在实际项目中需要用到的话，建议可以参考这段代码。是对 K 均值算法比较熟悉的朋友，会觉得它的原理和实现方式挺清晰的，应该能够快上

快速K-均值（k-means）聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，广泛应用于图像分割。该算法基于中心点的迭代更新，将数据点分配到最近的聚类中心，以此来对图像进行分类。在图像处理中，每个像素视为一个数据点，通过k-means算法可以有效地将图像分割成多个具有相似颜色或特征的区域。在描述的\"快速K-均值聚类图像分割算法源代码优化\"中，我们推测这是一种图像分割实现方式。通常，k-means算法包括以下几个步骤：1.初始化：选择k个初始质心（cluster centers），可以随机选取或根据先验知识设定。2.分配数据点：计算每个像素点到所有质心的距离，并将像素点分配给最近的质心所在的簇。3.更新质

Matlab实现的K均值聚类相对简单，适合初学者。

利用Matlab软件，对超大TIF格式的图像进行分割处理，将其分割为10*10共计100张小图。

MATLAB可用于初学者对CT图像中的肾脏部分进行提取和分割。这为初学者提供了了解肾脏分割基本信息的机会。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。