MATLAB图像分割与人眼定位系统：基于K均值聚类的实现方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了K均值聚类算法对图像进行色彩分割，结合形态学处理和特征分析技术精确定位人眼，可输出标记图像及坐标数据。

详 情 说 明

基于K均值聚类的图像分割与人眼定位系统

项目介绍

本项目是一个集成图像分割与人眼定位功能的计算机视觉系统。系统以K均值聚类算法为核心，对输入的人脸图像进行色彩分割处理，并结合形态学操作与特征分析技术，实现对人眼区域的精确识别与定位。该系统适用于需要快速、自动人眼定位的各类图像分析场景。

功能特性

• 图像预处理: 对输入图像进行标准化和必要的增强处理，为后续分割做好准备。
• 聚类分割: 采用K均值算法对图像像素进行色彩聚类，有效分离人脸与背景区域。
• 区域筛选: 基于几何特征（如面积、宽高比、位置）从分割区域中筛选出可能的人脸区域。
• 人眼识别: 在人脸候选区域内，利用形态学处理和特征分析精确定位双眼中心。
• 结果输出: 提供标记图像、坐标文件、分割效果图及处理报告等多种输出形式。

使用方法

1. 准备输入图像: 将待处理的JPEG/PNG/BMP格式图像放置于指定输入目录。
2. 运行主程序: 执行系统主入口文件，程序将自动完成全部处理流程。
3. 获取输出结果: 在输出目录中查看生成的结果文件：

- marked_image.png: 标有双眼位置的最终图像 - eye_coordinates.txt: 包含左右眼中心坐标的文本文件 - segmentation_result.png: 图像分割效果对比图 - analysis_report.txt: 处理参数与统计信息报告

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议: 内存不小于4GB，支持彩色图像显示

文件说明

主程序文件作为系统的总控入口，贯穿了整个图像处理流程。它依次调度并执行了图像读取与初始化、K均值聚类分割、人脸候选区域提取、人眼精确定位以及最终结果可视化与输出等核心功能模块，确保了算法流程的连贯性与自动化。