MATLAB实现的基于K-means聚类的RGB与HSI图像色彩分割系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，运用K-means聚类算法对RGB和HSI色彩空间的图像进行智能色彩分割。系统能自动识别图像中的主要色彩区域，将图像划分为具有相似颜色特征的多个分区，为图像分析提供有效的预处理工具。

详 情 说 明

基于K-means聚类的RGB与HSI图像色彩分割系统

项目介绍

本项目实现基于K-means聚类算法的图像色彩分割功能，支持RGB和HSI两种色彩空间的图像处理。系统能够自动识别图像中的主要色彩区域，通过聚类分析将图像分割为具有相似色彩特征的多个区域，可用于图像分析、计算机视觉预处理等应用场景。

功能特性

• 双色彩空间支持：同时支持RGB和HSI两种色彩空间的图像处理
• 自适应聚类：根据用户指定的k值自动进行色彩聚类分析
• 多格式输入：支持jpg、png、bmp等常见图像格式
• 完整输出结果：提供分割图像、聚类中心信息、区域掩码和量化评估指标
• 参数可配置：支持自定义最大迭代次数、收敛阈值等参数

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为RGB三通道彩色图像
2. 设置参数：

- 指定聚类数量k值（默认3） - 选择色彩空间（RGB/HSI） - 可选调整最大迭代次数和收敛阈值

1. 运行程序：执行主程序开始色彩分割处理
2. 获取结果：系统将生成分割图像、聚类中心坐标、区域掩码和评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存处理高分辨率图像（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了图像读取与预处理、色彩空间转换、K-means聚类核心算法、分割结果可视化以及性能评估指标计算等完整流程。具体实现了参数配置界面、聚类中心初始化与迭代优化、像素点标签分配、分割图像重构生成，并输出包括轮廓系数在内的多种量化评估结果。