matlab调用kmeans_使用 K 均值聚类实现基于颜色的分割

步骤 1：读取图像

在 hestain.png 中读取，这是一个带有苏木精和曙红染色组织 (H&E) 的图像。这种染色方法有助于病理学家区分不同组织类型。

he = imread('hestain.png');

imshow(he), title('H&E image');

text(size(he,2),size(he,1)+15,...

'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ...

'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');

步骤 2：将图像从 RGB 颜色空间转换为 L*a*b* 颜色空间

如果忽略亮度的变化，您会在图像中看到多少种颜色？有三种颜色：白色、蓝色和粉色。请注意，您可以很轻松地在视觉上区分这些颜色。L*a*b* 颜色空间(也称为 CIELAB 或 CIE L*a*b*)使您能够量化这些视觉差异。

L*a*b* 颜色空间是从 CIE XYZ 三色值派生的。L*a*b* 空间包含光度层 'L*'、色度层 'a*'(表示颜色落在沿红-绿轴的位置)和色度层 'b*'(表示颜色落在沿蓝-黄轴的位置)。所有颜色信息都在 'a*' 和 'b*' 层。您可以使用欧几里德距离度量来测量两种颜色之间的差异。