Im Kurs zum Einstieg in die Clusteranalyse haben wir bereits bemerkt, dass die Bildverarbeitung ein wichtiger Anwendungsbereich ist: Beispielsweise lassen sich Verfahren der Clusteranalyse verwenden, um Bilder sinnvoll zu komprimieren. Auf diesen Anwendungsfall möchten wir in diesem Kurs genauer eingehen.

Wir werden insbesondere den k-Means-Algorithmus anwenden, um die RGB-Farbwerte eines Bildes zu gruppieren. Wie das finale Ergebnis aussehen kann, zeigt die folgende Abbildung:

Das unkomprimierte Originalbild (links) soll verarbeitet werden, um das gleiche Bild mit nur 16 Farben darzustellen (rechts). Vor allem anhand des blauen Himmels kann die Datenreduktion gut beobachtet werden. Bei den schneebedeckten Tannen ist hingegen kaum ein Qualitätsverlust zu beobachten.

Wie das genaue Vorgehen ist, worauf ansonsten noch geachtet werden sollte und was für weitere Möglichkeiten die Bildsegmentierung bietet, lernen wir in diesem Kurs.