基于MATLAB的K均值聚类图像分割系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于K均值聚类的图像分割系统。系统通过图像灰度化预处理，运用K均值算法对像素进行聚类分析，实现自动化的图像区域分割。适用于计算机视觉和图像处理研究。

详 情 说 明

基于K均值聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于K均值聚类算法的图像分割系统。系统能够自动将输入图像划分为多个具有相似视觉特征的区域，通过对图像像素进行聚类分析，实现有效的图像分割。该系统包含完整的图像预处理、聚类分割和后处理流程，最终输出分割结果的可视化图像，为图像分析和计算机视觉任务提供支持。

功能特性

• 图像预处理：支持图像灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像以简化计算
• K均值聚类：实现经典的K均值聚类算法，可自定义聚类数量K值
• 像素特征提取：基于像素位置和颜色值构建特征向量
• 分割结果可视化：生成两种可视化结果：

- 区域边界叠加图：在原图上叠加显示各分割区域的边界 - 色彩填充分割图：使用不同颜色填充显示各个分割区域

• 参数可配置：支持灵活调整聚类数目、最大迭代次数等参数

使用方法

1. 准备待分割的图像文件，支持常见格式（如JPG、PNG等）
2. 运行主程序，系统将自动加载默认图像或指定路径的图像
3. 根据需要调整聚类数目K值（通常3-5个聚类可获得较好效果）
4. 程序执行聚类计算，显示分割过程和结果
5. 查看生成的分割结果图像，包括边界叠加图和色彩填充图
6. 结果图像将自动保存至输出目录

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图像分割的完整流程，其核心功能包括图像读取与预处理、像素数据重构与特征提取、K均值聚类算法执行、分割结果重构与后处理，以及最终结果的可视化展示与保存。该文件实现了从原始图像输入到分割结果输出的端到端处理链路，用户可通过调整关键参数来控制分割效果。