MATLAB图像颜色智能聚类分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用K-Means聚类算法自动分析图像颜色分布，支持自定义聚类数量（K值）和多格式图片输入。系统能够提取图像的主要颜色类别，生成颜色聚类可视化结果和统计报告。

详 情 说 明

图像颜色聚类分析系统

项目介绍

本项目基于K-Means聚类算法，实现了对输入图像颜色的智能分析与提取。系统能够自动识别图像中的主要颜色类别，并将颜色分布情况以可视化方式呈现，为图像色彩分析、主题色提取等应用场景提供技术支持。

功能特性

• 多格式图片支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 自适应图像处理：自动调整输入图像尺寸，优化处理效率
• 灵活聚类设置：支持用户自定义聚类数量（K值），提供默认自动设置选项
• 智能颜色提取：采用K-Means算法对图像RGB色彩空间进行精准聚类
• 多样化输出结果：

- 聚类结果图像（像素颜色替换为所属聚类中心颜色） - 颜色聚类统计数据（各聚类中心RGB值及像素占比） - 可视化图表（颜色分布直方图/饼状图）

使用方法

1. 准备图像文件：确保待分析的图像文件为支持的格式（JPG/PNG/BMP等）
2. 设置聚类参数：指定所需的聚类数量K值（可选，系统提供默认值）
3. 运行分析程序：执行主程序开始颜色聚类分析
4. 查看输出结果：

- 观察生成的聚类结果图像 - 分析颜色统计报表 - 查看颜色分布可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上以处理高分辨率图像）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像读取与预处理、RGB色彩空间转换、像素矩阵重组、K-Means聚类算法执行、聚类结果可视化渲染以及统计分析报表生成等完整处理流程。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序运行，确保从图像输入到结果输出的整体处理效能。