为图像编写相似函数以聚类数据

Question

我知道如何为欧几里德空间中的数据点编写相似函数（通过采用负最小平方误差。）现在，如果我想检查图像上的聚类算法，我该如何为图像中的数据点编写相似函数？我是基于它们的RGB值还是什么？怎么样？

Answer 1

我认为我们需要更好地澄清一些观点：

1. 你是否只在颜色上聚类？因此，为像素取RGB值并应用您的度量函数（最小化平方误差之和，或者只计算SAD - 绝对差值之和）。
2. 您是否在空间基础上进行聚类（在图像中）？在这种情况下，您应该按照您为欧几里德空间指定的位置来处理位置，只需将图像视为样本的域。无论如何，这是一个2D空间......如果您也考虑颜色信息，请参阅3D（见下文）。
3. 您是否正在寻找图片中的3D信息？ （2D位置+ 1D颜色）这是最可能的情况。如果您的图像显示常规或定义良好的形状，请考虑分割技术，作为第一种方法如果它失败了，或者你想要一个较少手动调整的算法，可以考虑通过对数据进行PCA来将信息的3D空间减少到2D甚至1D。通过分析主要组件，您可以从您的集合中删除不可用的信息和/或以某种方式利用内部数据结构。

这个论点需要的不仅仅是一个要解决的帖子，但我希望这可能会有所帮助。