MATLAB实现基于K均值聚类的智能图像分割系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发的K均值聚类算法，能够对彩色或灰度图像进行自动分割。通过分析像素的颜色和纹理特征，将相似像素聚类，实现高效图像物体识别与分割。

详 情 说 明

基于K均值聚类的智能图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于K均值聚类算法的图像分割技术，能够对输入的彩色或灰度图像进行自动分割处理。系统通过分析图像像素的特征向量（如颜色、纹理等），将相似特征的像素聚集到同一类别，从而实现图像中不同物体的有效分割。该算法特别适用于具有明显颜色差异或纹理特征的物体分割场景，具有分割效果清晰、边界定位准确的特点。

功能特性

• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 双模式处理：兼容彩色图像（RGB三通道）和灰度图像（单通道）处理
• 智能参数设置：支持手动指定聚类数量K值或自动优化选择
• 完整输出体系：

- 分割结果图像：生成与原图相同尺寸的标签图像，不同分割区域用不同颜色标识 - 分割区域统计：提供各分割区域的像素数量、颜色特征等统计信息 - 可视化展示：实现原图与分割结果的并排对比显示 - 性能评估：输出分割效果的量化评估指标（如轮廓系数等）

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为支持的格式（JPG/PNG/BMP等）
2. 设置参数：根据需求指定聚类数量K值或选择自动优化模式
3. 运行系统：启动主程序进行处理
4. 查看结果：系统将自动生成分割结果图像、统计信息和性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存配置：建议4GB以上RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间
• 软件依赖：MATLAB R2018b或更高版本

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心处理流程，主要包括图像读取与预处理功能、像素特征向量提取模块、K均值聚类算法实现、分割结果后处理与可视化组件，以及性能评估指标计算单元。该文件负责协调各功能模块的顺序执行，确保从图像输入到结果输出的完整处理链路高效运行。