トップページ > コンテンツ > 画像処理関連 > 画像認識 > 領域分割・領域統合 > 特徴空間でのクラスタリング法

特徴量をクラスタリングすることで、領域の分割を行う方法。
主な手順としては、
1.画面を矩形に分割したクラスタを用意する
2.各クラスタごとの特徴量の平均値を調べる
3.各画素ごとに画素の特徴量と各クラスタ間の距離を調べ、最も近いクラスタに統合する。
4.クラスタを再構成し、2~3を繰り返す。クラスタの平均値が変わらなければ終了。

大きな領域の周囲に粒状の小さい領域が多数発生する。→多数決フィルタリング。
同一クラスタが、画面上で連結した領域でなく、複数の領域となってしまう。
初期に与えるクラスタが領域分割の結果に影響する。

参考論文:
{境田 慎一,鹿喰 善明,田中 豊,湯山 一郎,K平均アルゴリズムの初期値依存性を利用した統合処理による画像の領域分割法,
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理,Vol.J81-D-2, No.2(19980225),pp. 311-322}