MATLAB图像处理：改进型k均值聚类分割与增强系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB改进传统k均值聚类算法，通过优化初始中心点与动态簇数调整，实现高效的图像区域分割与边缘检测，提升图像分析精度和自动化处理能力。

详 情 说 明

基于改进型k均值聚类的图像分割与增强系统

项目介绍

本项目实现了基于改进型k均值聚类算法的图像处理与分析系统。通过优化传统k均值算法的初始中心点选择策略和动态簇数调整机制，显著提升了图像分割的准确性和效率。系统能够对输入的彩色图像进行自动区域分割、颜色聚类、边缘检测、特征提取以及降噪压缩等处理，并生成详细的可视化分析结果。

功能特性

• 智能图像分割：采用改进的k均值算法对图像进行自动区域分割和颜色聚类
• 算法优化：通过优化初始中心点选择和动态调整簇数量提升聚类效果
• 特征分析：实现图像边缘检测和特征提取功能
• 图像增强：支持图像降噪和压缩处理
• 可视化分析：生成处理过程的可视化图表，包括聚类中心分布、效果评估报告等

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPG、PNG、BMP格式，建议分辨率在1000×1000像素以内）
2. 运行主程序文件
3. 系统将自动完成图像处理并生成以下输出结果：

- 聚类处理后的分割图像 - 聚类中心分布图 - 聚类效果评估报告（包含SSE、轮廓系数等指标） - 原始图像与处理后图像的对比图 - 聚类过程收敛曲线图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件包含了项目的核心功能实现，主要包括图像预处理、改进的k均值聚类算法执行、聚类效果评估指标计算、多种可视化分析图表的生成以及图像后处理功能。该文件整合了图像分割与增强的完整流程，负责协调各功能模块的协同工作，确保从图像输入到结果输出的全过程自动化处理。