MATLAB实现的自适应图像分割系统：GMM与马尔可夫树混合算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，融合高斯混合模型（GMM）与马尔可夫树（MT）算法，实现高效的自适应图像分割。通过GMM建模像素特征概率分布，结合MT捕捉空间上下文关系，提升区域识别精度，适用于复杂场景分割任务。

详 情 说 明

基于高斯混合模型与马尔可夫树算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的混合图像分割算法，通过结合高斯混合模型（GMM）与马尔可夫树（MT）技术，能够对二维/三维数字图像进行精确的区域划分。系统利用GMM对像素特征进行概率建模，同时通过MT结构捕捉图像的空间上下文信息，实现自适应多尺度分割。该算法特别适用于处理复杂场景图像，能够自动识别不同区域并保持边界完整性。

功能特性

• 智能聚类分析：采用高斯混合模型对像素特征进行概率聚类，自动确定图像区域数量
• 空间上下文建模：利用马尔可夫树结构捕捉像素间的空间依赖关系，提高分割一致性
• 多尺度适应能力：支持不同复杂度的图像场景，可根据图像特性自动调整分割粒度
• 参数自适应优化：集成期望最大化算法进行参数估计，确保模型收敛到最优解
• 全面结果输出：提供分割图像、区域统计、质量评估和性能报告等多维度输出

使用方法

输入要求

1. 图像输入：支持JPG、PNG、TIFF等常见格式的二维/三维数字图像
2. 预处理参数（可选）：可配置噪声滤波、对比度增强等预处理选项
3. 算法参数：可设置混合分量数、迭代次数、收敛阈值等关键参数

输出结果

1. 分割结果图像：生成带有区域标签的彩色分割图
2. 区域统计信息：包含各区域面积、质心位置、特征参数等详细统计
3. 质量评估指标：提供轮廓系数、分割一致性指数等量化评估指标
4. 性能分析报告：包含运行时间、迭代次数、收敛状态等算法性能数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了图像分割系统的核心处理流程，实现了从图像加载、预处理到最终分割结果生成的全套功能。具体包含图像数据读取与格式转换、高斯混合模型参数初始化与期望最大化迭代优化、马尔可夫树结构的构建与空间上下文建模、多尺度分割策略的执行控制，以及分割结果的可视化输出与质量评估指标计算等关键能力。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块协同工作，确保分割过程的完整性与准确性。