MATLAB实现基于Mean Shift算法的智能图像分割系统

资 源 简 介

该项目运用MATLAB平台开发，采用Mean Shift算法对图像进行智能分割。系统能自动识别图像中颜色纹理相似的区域并聚合像素点，支持多种自然图像处理，最终输出分割后的图像和区域标签。

详 情 说 明

基于Mean Shift算法的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Mean Shift聚类算法的图像分割系统，能够自动识别和划分图像中的不同区域。系统通过对图像像素在色彩空间进行聚类，将颜色与纹理相近的像素聚合为同一区域，最终输出分割结果及其统计分析，可广泛应用于图像分析和计算机视觉领域。

功能特性

• 智能图像分割：利用Mean Shift算法对输入图像进行无监督分割
• 色彩空间转换：支持RGB到L*u*v*色彩空间的转换，提升分割效果
• 后处理优化：包含区域合并等后处理技术，优化分割结果
• 多格式支持：支持PNG、JPG、BMP等常见图像格式
• 尺寸自适应：可处理任意尺寸的输入图像
• 丰富输出：提供分割图像、区域标签矩阵及统计信息

使用方法

1. 准备待分割的RGB彩色图像
2. 运行主程序
3. 查看输出结果：

- 分割后的图像（边界或颜色填充效果） - 像素级分割标签矩阵（可选） - 分割区域数量与统计信息（可选）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本

文件说明

主程序文件集成了图像分割的核心处理流程，主要包括：图像加载与预处理、色彩空间转换操作、均值漂移聚类算法的实现、分割结果的后处理优化、区域合并功能、结果可视化和统计分析等核心功能模块。