MATLAB实现基于Gabor纹理特征与K-means聚类的图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过多尺度多方向Gabor滤波器提取图像纹理特征，结合K-means聚类实现自动化图像分割。适用于纹理分析、医学影像处理等领域，提供高效的无监督分割方案。

详 情 说 明

基于Gabor纹理特征提取与K-means聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种结合Gabor滤波器特征提取和K-means聚类算法的图像分割方法。系统首先通过多尺度、多方向的Gabor滤波器组提取图像的纹理特征，然后利用K-means聚类算法对提取的特征进行无监督分类，最终实现基于纹理特征的图像分割。该方法特别适用于纹理特征明显的图像分割任务，如医学图像分析、遥感图像分割等领域。

功能特性

• 多尺度纹理特征提取：采用Gabor滤波器组，支持多尺度、多方向的纹理特征提取
• 自适应图像处理：支持任意尺寸的灰度图像或彩色图像（自动转换为灰度处理）
• 灵活的参数配置：可调节Gabor滤波器尺度参数、方向参数和K-means聚类数目
• 全面的结果展示：

- Gabor滤波特征图可视化 - 原始图像与分割结果对比显示 - 分割效果量化评估（轮廓系数等）

• 结果保存功能：支持将分割结果保存为PNG格式图像文件

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的图像文件（JPG、PNG、BMP等格式）放置于指定目录
2. 参数设置：根据需要调整Gabor滤波器参数和聚类数目
3. 执行分割：运行主程序开始图像分割过程
4. 查看结果：系统将显示特征提取结果、分割效果对比和评估指标
5. 保存结果：可选择将分割结果保存为PNG文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存以处理大尺寸图像（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度模块，主要负责整个图像分割流程的控制与协调。它承担着图像读取与预处理、Gabor滤波器参数配置、多尺度纹理特征提取、特征数据整合与降维、K-means聚类算法执行、分割结果可视化展示、分割质量量化评估以及结果文件保存等一系列关键功能的集成与管理工作。