Như đã trình bày trong phần lý thuyết , ta hoàn toàn có thể áp dụng phương pháp K-mean trong phân đoạn ảnh.
Mục đích của phân đoạn ảnh là chia ảnh thàh nhiều vùng dựa trên một đặc tính nào đó. Ở đây ta chọn tiêu chí mức xám làm điều kiện phân đoạn ảnh.
Quan sát trên dũ liệu ảnh ta chia thành 3 vùng theo mức xám là : Vùng đen : vùng ngoài với mức xám thấp nhất
Vùng thịt : mức xám trung bình
Vùng xương và mạch máu : mức xám cao nhất
Hình 3.7 Phân biệt các vùng Xương , Thịt , Mạch máu trên ảnh
Như vậy trong trường hợp ảnh y khoa ta chọn K = 3 như là đầu vào của thuật toán K-mean
Input : K = 3 , dữ liệu là mức xám của các pixel
Chọn ba điểm ảnh bất kỳ có ba mức xám khác nhau làm 3 trọng tâm vùng
Bước 1 : Với mỗi trọng tâm vùng duyệt tất cả các pixel trên ảnh , nếu
pixel
nào có giá trị mức xám gần với trọng tâm nào nhất thì được gán vào
vùng có trọng tâm đó
Bước 2 : Tính lại trọng tâm của các vùng đó
Bước Lặp : các bước 1 và 2 cho đến khi trọng tâm vùng không thay đổi
Kết quả : là sự phân chia ảnh thành 3 vùng với 3 mức xám khác nhau. Ví dụ ảnh trên ta có kết quả phân vùng xương và mạch máu sau
Hình 3.8 Ví dụ về gom nhóm K-mean Theo hình trên ta sẽ có ba phân đạn vùng là :
Vùng xương và mạch máu (mức xám 246) Vùng thịt (mức xám 125)
Nhận xét : Sử dụng phương pháp gom nhóm K-mean cho ta một kết quả phân đoạn tốt . Các giá trị mức xám được tính toán và phân phối theo các trọng tâm nhóm nên đảm bảo tính chắc chắn và linh động cho từng ảnh.