基于MATLAB的K均值聚类图像分割工具包

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现K均值聚类算法对图像进行颜色特征分割，支持预处理、参数调整和结果可视化。代码注释完整，附带示例数据，适合图像处理初学者学习和应用。

详 情 说 明

基于K均值聚形的图像分割实现与实例分析

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了图像分割功能，核心是利用K均值聚类算法对图像像素点进行颜色特征聚类。通过将颜色相似的像素划分为同一区域，实现图像内容的有效区域划分。该项目提供完整的图像分割流程，包含图像预处理、交互式参数设置、聚类分割以及结果可视化，代码包含详细注释和示例数据，便于初学者理解图像分割的基本原理和实现方法。

功能特性

• 智能聚类分割：采用K均值聚类算法，根据颜色特征自动划分图像区域
• 多格式支持：支持常见图像格式（JPEG、PNG等）的RGB彩色图像输入
• 参数可配置：允许用户指定聚类数量k（默认3类），灵活控制分割精度
• 结果可视化：实时显示原始图像与分割结果对比
• 数据输出：生成分割标签矩阵和聚类中心颜色值，支持导出处理后的图像文件

使用方法

1. 运行main.m文件启动程序
2. 在弹出窗口中选择要分割的图像文件
3. 输入期望的聚类数量（或使用默认值3）
4. 查看分割结果对比图，程序将自动显示聚类效果
5. 根据需要保存分割结果图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了图像分割的核心处理流程，包括图像读取与预处理、颜色空间转换、K均值聚类算法实现、分割结果可视化以及图像导出功能。程序通过交互式界面获取用户输入参数，并自动完成从原始图像到分割结果的全过程处理，最终生成包含聚类标签和中心颜色信息的分析结果。