基于MATLAB的K-Means彩色胞图像分割算法实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于K-Means聚类算法的彩色图像分割。通过RGB颜色空间对像素聚类，将胞图像划分为K个区域。代码结构清晰，采用基础编程实现，便于理解图像分割原理。

详 情 说 明

基于K-Means思想的彩色胞图像分割算法实现

项目介绍

本项目基于K-Means聚类算法原理，采用MATLAB语言独立实现了彩色图像分割程序。通过像素点的RGB颜色特征空间聚类，将彩色胞图像分成K个类别区域。程序采用基础编程语句实现，代码结构清晰易懂，无需依赖图像处理工具箱。该分割方法特别适用于彩色胞图像的分割需求，能够准确识别细胞区域。

功能特性

• 核心算法：采用K-Means聚类算法进行图像分割
• 距离计算：基于欧几里得距离的相似度度量
• 特征提取：RGB颜色空间特征提取与处理
• 分割效果：生成清晰的索引图像和分割对比图
• 统计信息：提供聚类中心、迭代次数和区域统计信息

使用方法

1. 准备待分割的彩色胞图像（支持.jpg、.png等格式）
2. 运行主程序文件
3. 在提示输入时指定聚类数量K
4. 查看控制台输出的聚类信息和统计结果
5. 获取生成的分割结果图像和对比图

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 图像尺寸建议不超过2000×2000像素
• 不需要图像处理工具箱

文件说明

主程序实现了图像读取与预处理、K-Means聚类算法核心逻辑、像素点与聚类中心的距离计算、聚类中心迭代更新、分割结果图像生成、原图与分割效果对比显示、聚类过程信息输出以及区域统计信息计算等功能。程序通过循环迭代不断优化聚类中心，直至收敛完成图像分割。