基于C均值聚类的图像场景分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于C均值（K-means）聚类的图像场景分割系统。系统能够自动对输入的彩色图像进行像素聚类，将相似区域划分为不同类别，支持用户自定义聚类数量，适用于图像语义分割研究与应用。

详 情 说 明

基于C均值聚类的图像场景分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于C均值（K-means）聚类算法的图像场景分割系统。系统能够对输入的彩色图像进行自动聚类分析，将图像中相似的像素区域划分为不同的类别，从而实现场景的语义分割。该系统支持用户自定义聚类数量，并提供分割结果的可视化展示与聚类效果评估功能。

功能特性

• 图像聚类分割：采用K-means算法对彩色图像像素进行聚类分析
• 参数自定义：支持用户设置聚类数量K、最大迭代次数、收敛阈值和初始化方法
• 多格式支持：支持JPG、PNG等常见图像格式作为输入
• 结果可视化：生成分割后的标签图像和可视化分割结果
• 聚类中心展示：输出RGB颜色空间中的聚类中心坐标
• 效果评估：提供轮廓系数、类内距离等评估指标量化分割效果

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的彩色图像放置在指定目录
2. 设置参数：根据需要调整聚类数量K（默认3）及其他可选参数
3. 运行系统：执行主程序开始图像分割处理
4. 查看结果：系统将输出分割标签图、可视化结果、聚类中心和评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上（处理大图像时需更大内存）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、聚类算法的参数设置与执行、分割结果的可视化生成以及聚类效果的量化评估。该文件整合了所有关键功能模块，为用户提供完整的图像场景分割解决方案。