MATLAB实现的K均值聚类彩色图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个基于K均值聚类算法的彩色图像分割系统，能够自动将图像像素按颜色特征划分为K个区域，并为不同聚类区域分配显著颜色标签，生成具有清晰边界的分割结果，适用于图像分析和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于K均值聚类的彩色图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的彩色图像分割系统，核心采用K均值聚类算法对输入彩色图像进行像素级分割处理。系统自动将图像像素按颜色特征聚类为K个区域，并为不同区域分配显著的颜色标签，最终生成具有清晰区域边界的分割图像。该算法在处理颜色分布特征明显的图像时表现出色，可广泛应用于图像分析、计算机视觉预处理等领域。

功能特性

• 智能聚类分割：基于K均值算法对RGB颜色空间特征进行自动聚类
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见彩色图像格式输入
• 参数可调：用户可自定义聚类数目K值（默认K=3）
• 高质量输出：生成PNG格式分割图像，保持原始分辨率
• 可视化优化：输出图像具有高对比度的区域边界显示效果
• 高效处理：支持任意分辨率的RGB三通道彩色图像处理

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为RGB色彩模式的彩色图像文件
2. 设置参数：根据图像特征设置合适的聚类数目K值（建议范围3-8）
3. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成以下处理流程：

- 读取输入图像并提取像素RGB特征 - 执行K均值聚类算法进行像素分类 - 生成分割结果并赋予各区域统一颜色标识 - 保存输出图像至指定路径

1. 获取结果：程序输出与输入同尺寸的分割图像，不同区域用显著颜色区分

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件配置：建议4GB以上内存，处理高分辨率图像时需更大内存支持

文件说明

主程序文件完成了系统的核心处理流程，具体包含图像文件读取与格式验证、RGB色彩空间像素特征矩阵的构建、K均值聚类算法的执行与优化、聚类结果到图像像素的重新映射、分割效果的可视化渲染以及最终结果图像的高质量保存等功能模块。