MATLAB实现的基于类平均聚类的遥感图像地物识别GUI系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一个图形用户界面系统，利用类平均聚类算法实现遥感图像的多类别地物自动识别，支持三种距离计算函数可供交互选择。系统提供了直观的图像显示与分类结果可视化，适用于多种地物分类场景。

详 情 说 明

基于类平均聚类的遥感图像地物识别 GUI 系统

项目介绍

本项目开发了一个用于遥感图像多类别地物自动识别的图形用户界面程序。系统采用类平均聚类算法，支持用户交互式选择不同的距离计算函数进行聚类分析。程序提供直观的图像显示和分类结果可视化功能，能够处理多种常见的遥感图像格式，为用户提供便捷的遥感图像地物识别解决方案。

功能特性

• 多种距离函数支持：提供欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度三种距离计算方式
• 直观的 GUI 界面：用户友好的图形界面，操作简单便捷
• 灵活的聚类参数设置：支持自定义聚类数量 K 值
• 图像预处理功能：可选的图像缩放和色彩空间转换参数
• 丰富的输出结果：

- 用不同颜色标记的聚类结果图像 - 各类别的像素数量、占比等统计信息 - 可选显示的距离矩阵和聚类中心信息 - 支持结果导出为图像文件和统计数据表格

使用方法

1. 启动程序：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 加载图像：通过文件菜单打开待处理的遥感图像（支持 JPEG、PNG、TIFF 等格式）
3. 设置参数：

- 输入聚类数量 K 值 - 从下拉菜单中选择距离函数 - 根据需要调整图像预处理参数

1. 执行聚类：点击运行按钮开始地物识别分析
2. 查看结果：系统将显示聚类结果图像和统计信息
3. 保存结果：可将分类结果导出为图像文件或统计数据表格

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少 4GB 内存（推荐 8GB 或以上）
• 支持常见图像格式的读取功能

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的构建、图像数据的读取与预处理、聚类算法的执行控制、结果可视化以及数据导出等核心功能。它负责实现用户交互逻辑，协调各个功能模块的协作，完成从图像输入到结果输出的完整工作流程，是本系统的主要控制中枢。