基于MATLAB的Mean Shift与阈值融合图像灰阶分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目结合Mean Shift聚类与阈值分割技术，实现高效图像灰阶分割。系统先通过Mean Shift对像素灰度值进行无监督聚类，再应用阈值优化区域划分，适用于医学影像和工业检测等场景的精确图像分析。

详 情 说 明

Mean Shift与阈值结合的图像灰阶分割系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像灰阶分割系统，通过结合Mean Shift算法的无监督聚类特性和Otsu阈值分割技术，能够有效处理灰度图像的分割任务。系统首先利用Mean Shift对像素灰度值进行聚类分析，形成基于灰度相似性的初步区域划分，然后自动计算最优分割阈值，实现前景与背景的精确分离。该方法特别适用于处理光照不均、存在噪声干扰等复杂场景下的图像分割问题。

功能特性

• 智能聚类分割：采用Mean Shift算法自动发现图像中的灰度聚类模式
• 自适应阈值选择：基于聚类结果运用Otsu算法自动确定最优分割阈值
• 鲁棒性强：能够有效处理光照不均、噪声干扰等复杂情况
• 可视化输出：提供分割结果图和聚类分析伪彩色图
• 参数可调：支持带宽参数和最小聚类区域大小的灵活调整

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式）放置于指定目录
2. 设置参数：根据图像特性调整Mean Shift带宽参数和最小聚类区域阈值（可选）
3. 执行分割：运行主程序开始图像分割处理
4. 获取结果：系统将生成二值分割图像、聚类伪彩色图和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件承担了系统的核心处理流程，主要包括图像数据的读取与预处理、Mean Shift聚类算法的执行与参数调控、基于聚类结果的Otsu阈值自动计算、分割效果的可视化展示以及最终结果的分析与输出等功能。