MATLAB实现的改进均值聚类自适应图像分割系统

资 源 简 介

本项目开发了一种融合空间信息的改进均值聚类算法，通过像素空间约束、自适应初始化和动态聚类数策略，显著提升图像分割的边界保持能力。适用于医学影像、遥感图像等领域的精确分割需求。

详 情 说 明

基于改进均值聚类的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目开发了一种融合图像空间信息的改进均值聚类算法，专门针对图像分割任务进行优化。系统通过引入像素空间位置约束、自适应聚类中心初始化机制和动态聚类数确定策略，显著提升传统均值聚类在图像分割中的边界保持能力和噪声鲁棒性。算法能够自动识别图像中的不同区域，实现精确的物体轮廓分割。

功能特性

• 空间约束聚类算法：在传统均值聚类基础上引入空间位置信息，提高分割边界的连续性
• 自适应初始中心选择：基于图像梯度特征自动选择初始聚类中心，减少对初始值的依赖
• 动态聚类数确定：通过统计分析自动确定最优聚类数量，适应不同图像的复杂程度
• 多图像格式支持：兼容RGB彩色图像、灰度图像等常见格式
• 可视化输出：提供分割结果、收敛曲线和边界叠加图等多种可视化输出

使用方法

基本调用

% 读取输入图像 inputImage = imread('example.jpg');

% 设置可选参数（如未设置将使用默认值） params.clusterRange = [2, 8]; % 预设聚类数量范围 params.spatialWeight = 0.5; % 空间权重系数 params.maxIterations = 100; % 最大迭代次数

% 执行图像分割 [labels, centers, metrics] = main(inputImage, params);

输出结果

• 主要输出：分割标签图像（每个像素标注所属聚类编号）
• 辅助输出：聚类中心坐标、迭代收敛曲线、分割边界叠加图
• 性能指标：分割精度评估报告、算法运行时间统计

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据预处理、空间约束聚类算法的执行、自适应聚类中心初始化、动态聚类数量优化、分割结果后处理与边界优化，以及最终的分割效果评估与可视化输出生成。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供完整的一站式图像分割解决方案。