基于自组织映射神经网络的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于自组织映射(SOM)神经网络的图像分割系统，通过无监督学习自动聚类图像像素，实现高效的特征学习和图像区域划分。系统支持灰度/彩色图像处理，并提供可视化分割结果。

详 情 说 明

基于自组织映射神经网络(SOM)的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于自组织映射(Self-Organizing Map)神经网络的图像分割系统。系统能够自动学习图像特征，通过竞争学习机制将相似的像素点聚类到同一神经元节点，实现对图像的自动分割。该系统支持对彩色图像和灰度图像的分割处理，可应用于医学图像分析、遥感图像处理等领域。

功能特性

• 智能图像分割: 基于SOM神经网络算法，自动学习图像特征并进行像素聚类
• 多格式支持: 支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 双模式处理: 兼容彩色图像(RGB三通道)和灰度图像(单通道)处理
• 灵活参数配置: 可调整SOM网络拓扑结构、学习率、训练迭代次数等超参数
• 全面输出结果: 提供分割结果图像、聚类中心信息、分割统计报告和可视化对比

使用方法

1. 准备输入图像（支持任意尺寸的彩色或灰度图像）
2. 设置SOM参数（网格大小、学习率、迭代次数等）
3. 运行主程序进行图像分割处理
4. 查看输出的分割结果图像和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存以处理大型图像文件

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、特征向量提取、SOM网络初始化与训练、竞争学习过程实现、邻域函数权重更新、分割结果生成与后处理，以及最终的可视化输出与统计报告生成功能。