高樱萍，宋 丹，王雅静，张轩宇

（湖南工程学院计算机与通信学院，湘潭 411104）

0 引言

服装产业是我国主要的经济产业之一，近年来，随着机器学习技术的迅速发展，服装产业也得到了较大的发展，而图像作为服装产业的一种直观、便捷的传输媒介，一直是研究的热点.图像分割作为图像处理的第一步，是计算机视觉的基础，同时也是图像处理中最困难的问题之一.图像分割的好坏对后续的服装分类以及服装检索等都有着重要的影响［1-5］.近年来，图像分割是计算机图像处理与计算机视觉中的一个重要子领域，许多学者对图像分割涉及的各个算法和技术都开展了许多研究［6-14］.图像分割是指根据相似性规则将一幅图像划分为多个子图像区域的过程，旨在分离图像中具有独特性质的区域并提出感兴趣的目标，方便进一步处理.

一直以来，国内外许多学者都对图像分割的方法进行了深入的研究，提出了上千种分割算法，但是这些算法都有一定的不足，至今还没有一种方法能够完全适用于所有图像.目前，彩色图像分割方法主要分为以下几大类：基于阈值的分割方法、基于聚类的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法.

聚类是模式识别和数据挖掘中的一个重要方向，是一种无监督学习算法，其思想是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，该算法的目标就是在相似的……