基于Lab色彩空间的MATLAB彩色图像自动分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了利用Lab色彩空间的智能图像分割。通过RGB到Lab色彩空间转换，结合k-means聚类算法对L、a、b三个通道进行像素聚类，实现高效的彩色图像自动分割。

详 情 说 明

基于Lab色彩空间的智能化彩色图像自动分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Lab色彩空间的彩色图像自动分割系统。系统通过将RGB图像转换到感知均匀的Lab色彩空间，利用L（明度）、a（红绿色度）、b（黄蓝色度）三个通道的特性，结合k-means聚类算法对图像像素进行智能分类。该系统能够自动确定最佳聚类数量，并提供分割结果的可视化与质量评估，适用于自然图像分析、医学图像处理等多个应用领域。

功能特性

• 智能色彩空间转换：将RGB图像转换为Lab色彩空间，更好地符合人类视觉感知特性
• 自适应聚类：支持自动确定最佳聚类数量，也可手动指定k值
• 多维度可视化：提供分割标签图、彩色分割效果图、Lab通道分析图等多种可视化结果
• 质量评估：采用轮廓系数、戴维森-布尔丁指数等指标量化评估分割质量
• 灵活的参数配置：支持图像预处理参数（噪声滤波、尺寸调整等）的自定义设置

使用方法

1. 准备输入图像：准备待分割的RGB图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 参数设置（可选）：

- 指定聚类数量k值（如不指定，系统自动计算最优k值） - 设置图像预处理参数（如是否需要降噪、调整尺寸等）

1. 运行系统：执行主程序开始图像分割处理
2. 获取输出结果：

- 分割标签图像（像素类别标注） - 彩色分割效果图 - 分割质量评估报告 - Lab空间各通道分析图 - 聚类中心在Lab空间的坐标值

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、RGB到Lab色彩空间的转换、k-means聚类算法的执行与优化、分割结果的生成与可视化、分割质量的综合评估与报告输出。该文件整合了所有关键处理步骤，为用户提供完整的一站式图像分割解决方案。