针对可见光与SAR图像灰度差异大，共有特征提取难的问题，提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割，得到图像分割区域；通过形态学处理，有效减少SAR图像斑点噪声影响，准确提取两类图像的封闭轮廓；采用轮廓不变矩理论，引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略，获取最佳匹配对，实现了两类图像的配准。通过实验，三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810，结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。

混凝土结构在施工与使用的过程中易产生各种形式的裂缝,由此会产生诸多安全问题。传统的人工安全检测方法,不仅耗费财力和时间,而且无法保障其检测精度。为了提高混凝土表面裂缝的识别效率,提出了一种基于卷积神经网络结合聚类分割的识别方法,实现了对较复杂背景下混凝土表面裂缝图像的准确识别。研究结果显示,该方法不仅能够高效地分类,还能够高精度地对较复杂背景下的裂缝进行识别,这为降低混凝土表面裂缝识别的工作量、维护混凝土结构,对其进行安全检测提供了理论依据,同时也为以后更高精度和更复杂条件下的裂缝识别研究提供了一些参考。

PCL点云库——欧式聚类分割https://blog.csdn.net/fei_12138/article/details/109718785中的麦粒数据

MATLAB kmeans聚类分割（GUI，分割聚类数可以输入），可输入一张彩色图像，可以选择需要分割成多少类，就会以不同颜色区分不同的块，带有GUI界面，操作丰富。

四 基于kmeans聚类分割+图像处理的结果

点云欧式聚类分割原理-深度学习实例分割：3D-BoNet 深度学习原理.pdf

完整代码，可直接运行

模糊C均值聚类分割算法，经测试分割效果良好，载入图像数据，直接调用即可

https://blog.csdn.net/weixin_46098577/article/details/116129817

本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征， 采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！