MATLAB实现基于C-均值聚类的道路图像识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，采用C-均值聚类算法对道路图像进行智能分析。系统通过图像预处理、特征提取和聚类处理，自动识别道路区域，实现像素点的道路与非道路分类，适用于智能交通和图像处理研究。

详 情 说 明

基于C-均值聚类算法的道路图像识别系统

项目介绍

本项目采用模式识别中的C-均值聚类算法，对道路图像进行智能化分析和处理。系统能够自动识别图像中的道路区域，通过聚类分析将像素点划分为道路和非道路两大类别。该系统适用于自动驾驶、交通监控、地图绘制等多个应用场景，支持不同光照条件下的道路图像识别。

功能特性

• 图像预处理：对输入图像进行标准化和噪声处理
• 特征提取：从图像像素中提取颜色、纹理等特征向量
• 聚类分析：采用C-均值算法将像素点聚类为道路/非道路两类
• 道路分割：基于聚类结果实现道路区域的精确分割
• 结果可视化：提供多种可视化输出展示识别效果
• 性能评估：自动生成识别准确率评估报告

使用方法

1. 准备输入图像（JPG/PNG/BMP格式，建议分辨率不低于640×480）
2. 运行主程序开始道路识别处理
3. 查看输出的二值化道路识别图
4. 分析生成的统计报告和可视化结果

系统支持单张图像或图像序列批处理，能够适应日间和夜间不同光照条件。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：1GB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、特征向量提取、C-均值聚类算法执行、道路区域分割与二值化处理、识别结果可视化展示以及性能评估报告生成等完整功能链。该文件整合了所有关键模块，为用户提供一站式的道路图像识别解决方案。