基于MATLAB的K均值聚类图像色彩量化与分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像色彩量化与分割，支持图像预处理、交互式K值设定和K均值聚类算法。通过优化像素聚类，有效压缩图像色彩并提取关键区域，适用于图像分析和计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于K均值聚类的图像色彩量化与分割系统

项目介绍

本项目是一个基于K均值聚类算法的图像处理系统，主要用于图像色彩量化与分割。系统能够将图像中的色彩压缩至指定数量（K值），同时提供聚类效果分析和可视化结果。通过交互式参数设置，用户可灵活控制量化效果，适用于图像压缩、色彩分析等多种场景。

功能特性

• 图像预处理：支持JPG、PNG、BMP等多种格式图像读取，提供尺寸标准化和RGB/LAB等色彩空间转换功能
• 交互式参数设置：可通过图形界面或直接输入方式设定聚类数量K值（2-256）、最大迭代次数和距离度量方式
• 智能聚类算法：实现K均值聚类核心算法，支持随机初始化和K-means++优化策略
• 多维度可视化：同时显示原始图像、色彩量化结果、聚类中心分布和迭代收敛过程
• 量化效果评估：提供SSE（误差平方和）、轮廓系数等聚类质量评估指标

使用方法

1. 准备图像：将待处理图像放置在指定目录
2. 设置参数：通过界面输入或修改聚类参数（K值、迭代次数等）
3. 执行聚类：运行主程序开始色彩量化处理
4. 查看结果：系统将自动显示处理前后的图像对比、色彩分布图和评估指标
5. 保存结果：可导出量化后的图像文件及聚类数据（MAT/CSV格式）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存建议：4GB以上（处理高分辨率图像时推荐8GB）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含图像读取与预处理模块、交互式参数获取界面、K均值聚类算法实现、结果可视化展示以及性能评估指标计算等功能。该文件通过协调各功能模块的调用顺序，实现了从图像输入到量化结果输出的完整处理链路。