MATLAB图像分割工具箱 - 区域生长与模糊C均值聚类算法实现

资 源 简 介

该工具箱提供区域生长和模糊C均值聚类两种图像分割算法，支持二维/三维医学或自然图像的自动分割。用户可自定义参数，实时查看分割结果与精度评估，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于区域生长与模糊C均值聚类的图像分割工具箱

项目介绍

本项目提供一套完整的图像分割算法实现，包含区域生长算法和模糊C均值聚类（FCM）算法两种核心分割方法。工具箱专为医学影像和自然图像分析设计，支持二维灰度/彩色图像以及三维DICOM医学影像序列的分割处理。用户可根据具体需求选择算法，灵活调整参数，获得精确的分割结果，并可通过后处理功能优化分割效果。

功能特性

• 双算法支持：集成区域生长和模糊C均值聚类两种经典分割算法
• 多格式输入：支持JPEG、PNG、TIFF等常见图像格式和DICOM医学影像
• 参数自定义：允许用户调整种子点、聚类数目、相似性阈值等关键参数
• 结果可视化：提供分割结果图、边界叠加图等多种可视化输出
• 精度评估：自动计算Dice系数、Jaccard指数等量化评估指标
• 后处理功能：包含边界平滑、区域合并等分割结果优化工具
• 过程追踪：生成迭代收敛曲线、区域生长动画等过程数据

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据：准备待分割的图像文件（二维图像或三维序列）
2. 选择分割算法：根据图像特性选择区域生长或FCM算法
3. 设置参数：配置算法相关参数（种子点坐标、聚类数目等）
4. 执行分割：运行分割算法获取初步结果
5. 后处理优化：根据需要应用边界平滑或区域合并操作
6. 结果分析：查看分割结果和精度评估报告

参数配置说明

• 区域生长算法：需要设置种子点坐标、相似性阈值、生长停止条件等
• FCM算法：需要指定聚类数目、模糊指数、最大迭代次数等
• 可选输入：可提供初始分割掩模加速收敛过程

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型三维影像建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心控制逻辑，包含图像数据读取与预处理、分割算法选择与参数配置、分割过程执行与监控、结果后处理与优化、分割精度量化评估以及结果可视化与导出等主要功能。该文件作为用户交互的主要接口，协调各个功能模块协同工作，确保分割流程的完整执行。