基于MATLAB的自适应K-Means图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现自适应K-Means聚类算法，自动确定最优聚类数量，支持多种颜色空间转换，完成高效的图像区域分割。系统提供分割结果可视化与性能评估功能，适用于图像分析和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于K-Means聚类的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目是一个基于K-means聚类算法的自适应图像分割系统。系统能够自动确定最优聚类数量，将图像像素按照颜色特征进行智能分组，实现图像区域的有效分割。支持多种颜色空间转换，提供完整的分割结果可视化和性能评估功能，可广泛应用于自然图像处理、医学图像分析等多种场景。

功能特性

• 自适应聚类：自动优化确定最佳聚类数量，无需手动指定K值
• 多颜色空间支持：支持RGB、Lab、HSV等多种色彩空间转换
• 全面评估指标：提供轮廓系数、戴维森堡丁指数等聚类有效性评估
• 多样化输出：生成分割结果图像、聚类中心数据、评估报告等多种输出形式
• 边界可视化：支持在原图上叠加显示分割区域的边界线
• 区域统计分析：提供各分割区域的面积、颜色特征等详细统计信息

使用方法

1. 准备输入图像：支持JPEG、PNG、BMP等常见格式的彩色或灰度图像
2. 设置参数（可选）：

- 预设聚类数量K值（如不设置，系统将自动优化） - 选择颜色空间（RGB、Lab、HSV等）

1. 运行系统：执行主程序开始图像分割处理
2. 查看结果：系统将输出分割结果图像、评估报告和统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像读取与预处理、颜色空间转换、基于K-means的聚类分析与自适应优化、分割结果的可视化生成、聚类效果的多指标评估以及各项输出数据的综合导出功能。该文件作为系统的总控单元，协调各模块完成从输入到输出的完整图像分割任务。