基于MATLAB的自组织映射神经网络图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现自组织映射神经网络（SOM）算法，完成图像自动分割。系统支持图像预处理、特征提取与无监督聚类，可高效划分图像相似区域，适用于模式识别与计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于自组织映射神经网络的图像分割系统

项目介绍

本项目是一个基于自组织映射神经网络算法的图像自动分割系统。系统采用无监督学习方式，能够自动识别图像中的模式结构，将输入图像划分为具有相似特征的区域。该系统支持彩色图像和灰度图像的处理，并提供灵活的参数配置选项，以获得最优的分割效果。

功能特性

• 图像预处理：支持常见格式（JPG、PNG、BMP等）的图像输入，进行必要的预处理操作
• SOM网络训练：实现自组织映射神经网络的训练过程，包括权重初始化、竞争学习和权重更新
• 特征向量提取：支持像素颜色特征（RGB/HSV空间）和纹理特征等多种特征提取方式
• 聚类分析：对训练后的神经元进行聚类，识别图像中的不同区域
• 分割结果可视化：生成彩色分割图，直观展示分割效果
• 参数优化：提供分割质量评估和参数调整建议，帮助优化分割结果

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的图像放置在指定目录下
2. 配置参数：设置网络拓扑结构（网格尺寸）、学习率、迭代次数、邻域函数参数等
3. 选择特征：根据需要选择像素颜色特征（RGB/HSV空间）或纹理特征
4. 运行系统：启动主程序开始图像分割处理
5. 查看结果：系统将输出分割结果图像、聚类中心信息、训练过程可视化、分割评估指标和参数优化建议

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像数据读取与预处理、自组织映射神经网络参数初始化、网络训练过程执行、特征向量映射与聚类分析、分割结果生成与可视化展示、以及分割质量评估与参数优化建议的输出。该文件整合了所有功能模块，为用户提供完整的图像分割处理流程。