基于MATLAB的K-means图像像素聚类与区域分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现K-means聚类算法，对图像像素进行自动分类与区域分割。通过特征提取和聚类分析，系统将相似像素归为同一类别，实现高效的图像分割与色彩量化，适用于图像处理与计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于K-means聚类的图像像素分类与区域分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的K-means聚类算法，专门用于解决图像分类和聚类问题。系统能够自动对图像像素进行特征提取和聚类分析，将相似特征的像素归为同一类别，实现图像的区域分割和色彩量化。该系统支持自定义聚类数量，提供可视化聚类结果，并能够评估聚类效果。

功能特性

• 图像像素特征提取：自动提取彩色或灰度图像的像素特征
• K-means聚类分析：实现高效的K-means聚类算法，支持自定义聚类数量K
• 参数自定义：可设置最大迭代次数、收敛阈值和初始中心点选择策略
• 多格式图像支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 结果可视化：生成聚类分割效果图、色彩量化图像和评估图表
• 性能评估：提供聚类误差平方和（SSE）、轮廓系数等量化指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 设置聚类参数：

- 指定聚类数量K值（默认值为3） - 可选设置最大迭代次数、收敛阈值等参数

1. 运行系统：执行主程序开始聚类分析
2. 查看结果：

- 获取聚类标签矩阵和聚类中心值 - 查看生成的可视化结果图像 - 分析聚类性能评估指标

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大尺寸图像

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、像素特征提取、K-means聚类算法执行、聚类结果可视化展示以及聚类效果评估指标计算。该文件整合了完整的图像分割流程，用户可通过简单配置参数即可完成从图像输入到结果输出的全过程处理。