MATLAB实现的基于直方图自适应图像分割聚类算法

资 源 简 介

本项目提供了一种基于直方图的自适应图像分割聚类算法，通过分析图像灰度或颜色分布并自动确定阈值，实现像素聚类分区。支持前景/背景分离或精细区域划分，包含直方图均衡化和聚类优化步骤，提升分割效果。

详 情 说 明

基于直方图的自适应图像分割聚类算法

项目介绍

本项目实现一种基于直方图的图像分割聚类算法，通过分析图像的灰度或颜色分布特征，对像素进行自适应聚类分区。算法通过直方图分析确定最优分割阈值，并采用聚类优化技术提高分割精度，能够有效实现图像的二值分割（前景/背景）或多区域精细分割。

功能特性

• 直方图均衡化与特征提取：自动分析图像灰度或颜色分布，提取关键特征
• 自适应聚类阈值确定：根据直方图特性自动计算最优分割阈值，无需人工干预
• 区域合并与噪声滤波：优化分割结果，合并相似区域，消除孤立噪声点
• 多模式输出支持：可生成二值分割图像或带标签的多区域分割结果
• 统计信息输出：提供分割区域的边界信息和统计特征数据

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的RGB图像（.jpg、.png等格式）或单通道灰度图像放置在指定目录
2. 配置参数：根据需要调整分割参数（如聚类数量、噪声滤波强度等）
3. 执行分割：运行主程序启动分割过程
4. 获取结果：程序将输出分割后的图像文件及区域统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的图像分割流程，包括图像读取与预处理、直方图分析计算、自适应阈值确定、像素聚类分区、区域优化处理以及结果输出等核心功能。该文件整合了所有关键算法模块，提供完整的图像分割解决方案。