matlab，meanshift 算法

资 源 简 介

matlab，meanshift 算法

详 情 说 明

在Matlab中实现基于meanshift算法的图像分割可以通过三个主要程序文件协同完成。MeanShiftCluster.m作为核心模块实现了经典的meanshift聚类算法，它通过迭代计算数据点周围窗口的均值偏移向量来寻找密度峰值点，完成像素点的聚类过程。

SegImgMeanShift.m作为中间层程序负责图像处理流程：首先读取原始图像，提取像素特征（通常包含颜色和空间信息），然后调用MeanShiftCluster.m进行特征空间聚类，最后根据聚类结果对图像进行区域标记。该程序会输出两种结果——保留原始颜色的分割图像和转换为灰度的分割图像，分别保存在images_color和images_gray文件夹中。

RunSegImgMeanShift.m作为顶层主程序，用户只需将待处理图像放入images文件夹，并确保三个程序文件位于Matlab工作路径下，运行后即可自动完成整个图像分割流程。这种模块化设计使得算法可以方便地应用于不同图像数据集，其中meanshift的关键参数（如带宽）可根据具体需求在SegImgMeanShift.m中调整。该实现充分体现了meanshift算法在图像分割中无需预设类别数、自适应发现数据模态的特点。