Как сегментировать цветное изображение с помощью кластеризации K-типа?

Question

Я работаю над проектом, который выполняет сегментацию путем кластеризации k-mean. Я должен применить кластеризацию K-средних для K = [2, 3, 4, ... K-max] и рассчитать среднее расстояние каждой точки до ее центра кластера. Кроме того, я должен определить K *, для которого это расстояние не сильно меняется при переключении на K * + 1. Kmax = 20.

Насколько я записал код ниже. Моя первая забота возникла, я сделал что-то не так?

I = imread('image'); 
imshow(I); 

Id = im2double(I); 

red = I(:,:,1); 
green = I(:,:,2); 
blue = I(:,:,3); 
[c, r] = meshgrid(1:size(I,1), 1:size(I,2)); 
X = [red(:) green(:) blue(:) red(:) c(:)]; 


K  = 2:20;      %Cluster Numbers 
[IDX, C, SUMD] = kmeans(X, K); 
ave_dist(K) = sum(SUMD(:))/number_of_pixels_in_image; 

1) Как я собираюсь построить среднее расстояние до центров кластеров как функцию K?

2) Как определить наименьший K *, для которой

`| ave_dist(K*) - ave_dist(K*+1) |< THR_K. THR_K = 100` 

Спасибо.

Answer 1

первого вопрос: Вы строите вектор ave_dist, который можно использовать непосредственно с plot(ave_dist)

2 вопросом: Вы можете использовать find для этого: index = find(abs(ave_dist(1:end-1)-ave_dist(2:end)) <= 100,1,'first')