MATLAB实现基于EM算法的灰度图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用期望最大化（EM）算法对灰度图像进行自动分割，通过迭代优化高斯混合模型参数，将像素点分为多个区域（默认3类）。代码简洁高效，适合初学者学习EM算法原理及其在图像处理中的应用。

详 情 说 明

基于EM算法的灰度图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于期望最大化（EM）算法的灰度图像分割系统。系统能够自动将输入的灰度图像分割为多个区域（默认分为3类），通过迭代优化高斯混合模型（GMM）参数，实现对像素点的概率分类。该系统特别适合初学者学习EM算法在图像处理中的应用，代码结构清晰简洁，包含完整的参数初始化、E步（期望计算）、M步（参数更新）和可视化显示功能。

功能特性

• 自动图像分割：将灰度图像自动分割为指定数量的类别（默认3类）
• 概率建模：基于高斯混合模型对图像灰度值概率分布进行建模
• 完整EM流程：包含参数初始化、期望计算（E步）、最大化（M步）的完整迭代过程
• 多维度输出：提供分割结果图像、概率分布图、参数收敛曲线和分类统计信息
• 可视化分析：直观展示算法迭代过程中的参数变化和分割效果

使用方法

1. 准备输入图像：准备灰度图像文件（jpg、png、bmp等格式）或直接使用图像矩阵
2. 设置参数：可调整类别数量、迭代次数、收敛阈值等参数（可选）
3. 运行分割：执行主程序开始图像分割过程
4. 查看结果：系统将自动显示分割结果和各类分析图表

基本示例： % 读取图像并运行分割 img = imread('example.jpg'); segmentation_result = main(img);

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 图像处理工具箱：需要安装MATLAB图像处理工具箱
• 内存要求：建议至少4GB内存，处理大图像时需要更多内存
• 图像建议：推荐使用尺寸适中的灰度图像（如256×256像素）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、高斯混合模型参数的初始化设置、EM算法迭代过程中的期望步骤与最大化步骤执行、分割结果的二值化处理与可视化输出，以及算法收敛性的监控与统计信息的生成。该文件整合了完整的图像分割流程，确保用户能够通过单一接口获得全面的分割分析结果。