摘要

圖像分割作為計算機視覺領域的基礎任務，在目標檢測、醫學影像分析、自動駕駛等眾多應用中發揮著關鍵作用。本文基于K-Means聚類算法設計并實現了一個完整的圖像分割系統，該系統集成了多種顏色空間轉換、自定義初始化策略、空間特征融合等先進技術。通過Python和Tkinter構建的圖形界面使得系統具有良好的用戶體驗，同時提供了詳細的統計分析和可視化功能。實驗表明，該系統能夠有效地對各類圖像進行精確分割，并通過輪廓系數等指標提供客觀的質量評估。

關鍵詞：圖像分割；K-Means聚類；顏色空間；特征融合；圖形用戶界面

第一章 引言

1.1 研究背景與意義

在當今數字化時代，圖像處理技術已經滲透到生活的方方面面，從社交媒體的照片美化到工業生產的質量檢測，從醫學影像的病灶識別到自動駕駛的環境感知，圖像分割作為計算機視覺的核心技術之一，其重要性日益凸顯。圖像分割的本質是將圖像劃分為若干個具有相似特征的區域，這些區域在視覺上具有一致性，并且在語義上具有明確的含義。這一過程不僅是后續高級視覺任務的基礎，也是連接底層像素信息與高層語義理解的重要橋梁。

傳統的圖像分割方法大致可以分為基于閾值的方法、基于邊緣檢測的方法、基于區域生長的方法以及基于聚類的方法等幾大類。其中，基于聚類的圖像分割方法因其理論基礎扎實、實現相對簡單、效果穩定可靠而受到廣泛關注。K-Means聚類算法作為無監督學習中最經典的算法之一，其在圖像分割領域的應用已有數十年的歷史，至今仍然是許多復雜分割算法的重要組成部分。

在實際應用中，圖像分割面臨著諸多挑戰。首先是光照變化的問題，同一物體在不同光照條件下可能呈現出截然不同的顏色特征，這要求分割算法具有一定的魯棒性。