基于MATLAB的K-means纹理度量遥感图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遥感图像自动分割，通过提取多尺度纹理特征（灰度共生矩阵、局部二值模式等），结合K-means聚类算法进行精确分割。系统针对遥感图像特点优化，适用于地物分类与场景分析。

详 情 说 明

基于K-means纹理度量的遥感图像分割系统

项目介绍

本项目针对遥感图像的特点，通过提取图像的纹理特征作为分割依据，结合K-means聚类算法实现自动图像分割。系统首先对输入图像进行多尺度纹理特征提取，包括灰度共生矩阵特征、局部二值模式等纹理描述子，然后利用K-means算法对特征空间进行聚类，最后将聚类结果映射回图像空间，生成分割结果图。该系统特别适用于地物分类、土地利用监测等遥感应用场景。

功能特性

• 多尺度纹理特征提取：支持灰度共生矩阵和局部二值模式等多种纹理描述子
• 自动化分割流程：从特征提取到聚类分割的完整自动化处理
• 多格式图像支持：支持TIFF、JPEG、PNG等常见遥感图像格式
• 丰富的输出结果：包括分割结果图、边界叠加图和统计报告

使用方法

1. 准备输入数据：多波段遥感图像（如Landsat、Sentinel等卫星数据）
2. 配置系统参数：设置图像预处理参数、特征提取参数和聚类参数
3. 运行主程序：执行分割处理流程
4. 查看输出结果：获取分割图像、边界图和统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、多尺度纹理特征提取、特征空间聚类分析、分割结果映射与后处理，以及结果可视化与输出等完整功能模块。该文件整合了所有算法模块，为用户提供一站式的图像分割解决方案。