基于均值漂移算法的MATLAB彩色图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了均值漂移聚类算法，可自动完成彩色图像分割。支持RGB与LUV颜色空间转换，通过像素矩阵降维优化聚类效率，适用于图像处理与计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于均值漂移算法的彩色图像分割测试系统

项目介绍

本项目是一个基于均值漂移（Mean Shift）聚类算法的彩色图像分割测试系统。系统实现了对彩色图像的自动分割，并支持RGB与LUV颜色空间的转换以提升分割效果。通过将图像像素矩阵转换为降维特征数组，优化了聚类过程的计算效率。系统可实时显示算法运行时间、分割后的类别数量等关键指标，并生成分割效果对比图，便于直观评估算法性能。项目代码包含详尽注释和示例，旨在为计算机视觉领域的学习与研究提供参考。

功能特性

• 均值漂移聚类算法：采用均值漂移算法对彩色图像像素进行自动聚类分割
• 颜色空间转换：支持RGB与LUV颜色空间的相互转换，提高不同场景下的分割效果
• 特征降维优化：将图像像素矩阵转换为降维特征数组，显著提升聚类计算效率
• 实时性能监控：实时显示算法运行时间、分割类别数量等关键性能指标
• 可视化结果展示：生成原图与分割结果的对比图，提供直观的效果评估
• 参数灵活配置：支持带宽参数、收敛阈值和最大迭代次数等关键参数调节

使用方法

1. 准备输入图像：准备待分割的彩色图像文件（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 设置算法参数：

- 空间带宽：控制空间域的影响范围 - 颜色带宽：控制颜色特征的影响程度 - 收敛阈值：设定算法收敛的判断标准 - 最大迭代次数：限制算法的最大迭代轮数

1. 运行分割算法：执行主程序开始图像分割处理
2. 查看输出结果：

- 分割后的彩色图像（不同类别用不同颜色区分） - 算法运行时间统计信息 - 自动检测的聚类类别数量 - 颜色空间转换的中间结果 - 特征降维过程的可视化分析 - 原图与分割结果的对比展示

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：建议4GB以上内存，处理高分辨率图像时需更大内存
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

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、颜色空间的转换操作、特征矩阵的降维处理、均值漂移聚类算法的执行、分割结果的可视化展示以及性能指标的统计输出。该文件整合了完整的图像分割流程，提供了参数配置接口，并生成各类分析结果和对比图像。