MATLAB实现基于灰度共生矩阵与K均值聚类的纹理图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套纹理图像分割系统，通过灰度共生矩阵提取对比度、相关性等纹理特征，结合K均值聚类对特征向量进行分组，实现高效的纹理区域自动分割。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵特征与K均值聚类的纹理图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种结合纹理特征分析和聚类算法的图像分割方法。系统首先通过灰度共生矩阵提取图像的纹理特征（如对比度、相关性、能量、同质性等），然后利用K均值聚类算法对纹理特征向量进行聚类分析，最终实现纹理图像的自动分割。该系统能够有效区分图像中不同纹理特征的区域，适用于医学图像分析、遥感图像分割、工业检测等场景。

功能特性

• 纹理特征提取：基于灰度共生矩阵提取多种纹理特征描述符
• 智能聚类分割：采用K均值聚类算法对纹理特征进行自动分类
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式输入
• 参数可配置：允许用户自定义灰度共生矩阵参数和聚类类别数
• 结果可视化：生成彩色分割标签图直观展示分割效果
• 性能评估：提供多种评估指标量化分割质量

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：确保输入为单通道灰度图像（uint8格式），分辨率建议不低于256×256像素
2. 设置参数：根据需要调整灰度共生矩阵的偏移距离、方向和K均值聚类的类别数
3. 运行系统：执行主程序开始纹理特征提取和图像分割
4. 获取输出结果：

- 分割结果图像（彩色标签图） - 纹理特征矩阵数据 - 聚类统计信息 - 分割效果评估指标

参数说明

• 偏移距离：灰度共生矩阵计算时的像素间距，通常设置为1-5像素
• 方向角度：纹理分析的方向，可选0°、45°、90°、135°等
• 聚类类别数：根据图像中纹理区域数量设定，通常为2-8类

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：4GB以上（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、纹理特征提取、聚类分析计算、分割结果生成以及性能评估等完整功能。该文件整合了灰度共生矩阵特征计算和K均值聚类算法，能够完成从原始图像输入到最终分割结果输出的全过程处理，并提供了参数配置接口供用户根据具体需求进行调整。