基于C均值聚类的道路图像识别MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现C均值聚类算法，对道路场景图像进行智能分析。系统自动分割道路区域，通过像素聚类识别道路与非道路区域，并提供可视化标识功能。

详 情 说 明

基于C均值聚类的道路图像识别系统

项目介绍

本项目是一个基于模式识别中C均值聚类（K-means Clustering）算法的道路图像智能分析处理系统。系统能够对包含道路场景的数字图像进行自动分析，通过聚类算法将图像像素划分为道路与非道路两大类，实现道路区域的精确分割与可视化标识。该系统可广泛应用于自动驾驶、交通监控、地图测绘等需要道路识别功能的领域。

功能特性

• 智能道路识别：采用C均值聚类算法对图像像素进行自动分类
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 双重输出：提供原始图像叠加显示和黑白二值化分割图两种结果
• 分析报告：生成详细的聚类分析报告和道路区域统计信息
• 高效处理：优化的图像预处理和特征提取技术确保处理效率

使用方法

1. 准备包含清晰道路场景的RGB彩色图像（建议分辨率不低于640×480像素）
2. 运行主程序文件，系统将自动进行以下处理流程：

- 图像预处理与特征提取 - C均值聚类分析（K=2，分为道路与非道路两类） - 道路区域分割与二值化处理 - 结果可视化与数据分析报告生成

1. 查看输出的道路识别结果图、二值化分割图及相关统计报告

系统要求

• MATLAB环境（推荐R2018a或更高版本）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要功能包括：图像文件的读取与预处理、特征向量的提取与组织、C均值聚类算法的执行与优化、道路区域的二值化分割处理、识别结果的可视化展示以及聚类质量和道路统计信息的分析报告生成。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块按序完成道路识别的完整任务。