MATLAB实现的基于K-Means聚类灰度图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了K-Means聚类算法，对灰度图像进行智能分割。通过聚类像素灰度值自动划分图像区域，用户可自定义聚类中心数量，输出清晰的分割结果。

详 情 说 明

基于K-Means聚类的灰度图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于K-Means聚类算法的灰度图像自动分割系统。系统通过分析图像像素的灰度值特征，将相似灰度级的像素自动归类到同一区域，实现图像的有效分割。用户可自定义聚类中心数量，系统将输出聚类结果及每个像素对应的类别划分，为图像分析和处理提供基础支持。

功能特性

• 自动图像分割：基于像素灰度值实现图像的自动区域划分
• 参数可配置：支持用户自定义聚类中心数量，灵活控制分割粒度
• 高效聚类算法：采用优化的K-Means算法实现快速收敛
• 完整结果输出：同时提供聚类中心值和像素类别编号矩阵

使用方法

1. 准备输入数据：灰度图像矩阵（二维矩阵，元素值为0-255的整数）
2. 设置聚类参数：指定期望的聚类中心数量k（正整数）
3. 运行主程序：系统将自动执行聚类计算
4. 获取输出结果：

- 聚类中心值：长度为k的一维数组，表示各区域的平均灰度值 - 类别编号矩阵：与输入图像同维度的二维矩阵，标记每个像素的所属类别（1-k）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（用于图像读取和预处理）

文件说明

主程序文件整合了图像读取、数据预处理、K-Means聚类算法实现、迭代优化控制、结果可视化和数据输出等核心功能模块，构成了完整的图像分割处理流程。该文件负责协调各功能组件的工作顺序，确保从图像输入到结果输出的全过程自动化执行。