基于MATLAB的人工选择聚类中心交互式图像分割系统

资 源 简 介

该项目实现了一个MATLAB交互式图像分割工具，用户可通过可视化界面手动选择初始聚类中心点，系统结合改进的K-means算法实现精细化图像分割。提供直观的图像标记和分割结果实时展示功能。

详 情 说 明

基于人工选择聚类中心的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个交互式图像分割工具。其核心创新在于允许用户通过手动选择初始聚类中心点，结合改进的K-means算法对图像进行精细化分割。系统提供直观的可视化界面，用户可以直接在图像上选取关键区域作为聚类的起点，系统随后执行优化的聚类过程，最终输出分割结果、统计信息和质量评估报告。

功能特性

• 交互式中心点选择：支持通过鼠标点击或坐标输入方式，直观地确定初始聚类中心。
• 改进的K-means算法：结合用户指定的初始中心，进行高效的图像像素聚类。
• 分割结果可视化：生成分割效果图、边界叠加图等多种可视化结果。
• 质量评估报告：自动计算并输出包含类内距离、类间距离等关键指标的分割质量评估。
• 参数灵活配置：允许用户自定义最大迭代次数、距离度量方式等聚类参数。

使用方法

1. 输入原始图像：加载待分割的图像文件（支持JPG、PNG、BMP等格式）。
2. 选择初始中心：在显示的原图上通过鼠标点击或坐标输入，标记初始聚类中心点。
3. 设置聚类参数：根据需要调整最大迭代次数等可选参数。
4. 执行图像分割：启动聚类算法，系统将自动完成分割计算。
5. 查看输出结果：

- 获取分割结果图像（标记图像） - 查看聚类中心坐标及各类别的RGB均值统计 - 分析分割质量评估报告 - （可选）查看分割边界叠加显示图像

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：建议4GB以上（处理大图像时需更大内存）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像数据读取与显示、交互式图形界面的事件响应与初始聚类中心坐标采集、改进版K-means聚类算法的调用与参数传递、分割结果图像及边界叠加图的生成与显示，以及分割质量评估指标的计算与报告输出。