K-最近邻 (KNN) 算法可以用于图像分割，方法是将每个像素视为一个数据点，并根据颜色、强度或纹理等特征的相似性将像素分组到不同的分割区域中。与传统的分类任务不同，使用 KNN 进行图像分割不需要预先标记的数据。相反，像素通过比较它们的特征向量（例如，RGB 值、空间坐标）与相邻像素的特征向量来聚类。对于每个像素，该算法识别其在特征空间中 K 个最接近的邻居，并将其分配给这些邻居所属最多的分割区域。这种方法利用局部相似性来创建连贯的区域，使其适用于分割具有不同颜色或纹理边界的图像。
要实现用于分割的 KNN，您首先需要为每个像素定义一个特征向量。一种常见的方法是将颜色信息（例如，RGB 或 LAB 值）与空间坐标（图像中的 x, y 位置）相结合，以确保空间上连续的分割区域。例如，像素的特征向量可能是 [R, G, B, x, y]。接下来，对于每个像素，计算到每个其他像素的距离（例如，欧几里得距离），然后选择距离最小的 K 个像素。这些邻居中的多数类（分割标签）决定了目标像素的分割区域。由于计算大图像中所有像素的成对距离在计算上非常昂贵，因此通常应用一些优化方法，例如将搜索限制在局部窗口或使用近似最近邻库（例如，FLANN）。例如，如果不进行优化分割 100x100 图像，则需要进行 10,000x10,000 次距离计算，这在实践中是不切实际的，但将搜索限制在每个像素周围的 10x10 窗口内，则可将计算量减少到 10,000x100 次运算。
KNN 用于分割的主要挑战是计算成本和参数调整。大型图像需要大量的内存和处理时间，这使得实时应用变得困难。选择合适的 K 值也很重要：小的 K 值（例如，3）可能会产生噪声分割区域，而大的 K 值（例如，50）可能会过度平滑边缘。此外，KNN 的有效性取决于特征空间的质量。例如，如果空间坐标的权重过高，则分割区域可能会变得过于僵硬；如果颜色占主导地位，则具有相似颜色的不相交区域可能会错误地合并。一种实用的解决方法是试验特征权重（例如，以不同于颜色通道的方式缩放空间坐标），并使用 PCA 等降维技术。虽然与卷积神经网络 (CNN) 或基于图的方法相比，KNN 并不是最有效的分割方法，但对于原型设计或小规模任务（例如，在边界精度要求不高的低分辨率医疗图像中分割对象）来说，它是一种简单、可解释的选择。