MATLAB实现的基于EM算法的混合高斯模型图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用期望最大化算法对图像像素进行混合高斯模型拟合，通过颜色和纹理特征实现自动化对象分割。系统支持多种图像输入，适用于复杂场景的像素级分析。

详 情 说 明

基于EM算法的混合高斯模型图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于期望最大化（EM）算法与混合高斯模型（GMM）的图像分割系统。系统通过对图像像素进行特征提取，利用GMM对不同对象的像素分布进行建模，并采用EM算法迭代优化模型参数。最后根据最大后验概率（MAP）原则将像素分配给最可能的高斯分量，从而实现图像的自动对象分割。该系统适用于自然图像、医学影像等多种场景下的图像分割任务。

功能特性

• 自动图像分割：对输入的RGB或灰度图像进行像素级聚类分析，实现对象分割
• GMM建模：采用混合高斯模型对图像像素分布进行建模
• EM算法优化：通过期望最大化算法迭代优化模型参数
• 灵活参数配置：支持自定义高斯分量数量K、迭代次数上限和收敛阈值
• 结果可视化：生成分割结果图像和迭代收敛过程曲线
• 性能评估：提供轮廓系数等分割精度评估指标
• 模型参数输出：保存每个高斯分量的均值、协方差矩阵和权重参数

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的RGB或灰度图像（JPG、PNG等格式）放入指定目录
2. 参数设置：根据需要调整高斯分量数量K、迭代次数上限和收敛阈值
3. 运行系统：执行主程序开始图像分割过程
4. 查看结果：获取分割结果图像、模型参数和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像预处理、特征提取、GMM模型初始化、EM算法迭代优化、后验概率计算与像素分类、结果可视化以及性能评估等完整流程。该文件负责协调各个功能组件，实现从图像输入到分割结果输出的端到端处理。