基于K均值聚类的MATLAB图像智能分割系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现高效的K均值聚类算法，可对彩色或灰度图像进行自动分割。通过优化聚类中心选择，提升分割准确性，并提供原始图像、分割结果及聚类中心的可视化展示，便于分析与应用。

详 情 说 明

基于K均值聚类的图像智能分割系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像智能分割系统，采用优化的K均值聚类算法实现对彩色和灰度图像的自动分割。系统通过高效的聚类中心选择和迭代优化，能够准确划分图像中的不同区域，并提供全面的分割效果评估和可视化分析，为图像处理和研究提供有力工具。

功能特性

• 智能图像分割：基于K均值聚类算法，自动将图像像素划分为指定数量的类别
• 多格式支持：兼容JPEG、PNG、BMP等常见图像格式，支持任意分辨率图像处理
• 双模式处理：同时支持RGB彩色图像和灰度图像的分割分析
• 参数可配置：允许用户自定义聚类数量K值、最大迭代次数和收敛阈值
• 全面可视化：提供原始图像与分割结果的对比展示、聚类中心分布图及收敛过程曲线
• 质量评估：自动计算SSIM、PSNR等分割质量指标，生成详细评估报告

使用方法

1. 准备图像：将待分割图像文件放置于指定目录
2. 参数设置：在配置文件中设置聚类数量K、迭代次数等参数
3. 运行系统：执行主程序开始图像分割处理
4. 结果分析：查看生成的分割图像、评估报告和可视化图表
5. 效果优化：根据评估结果调整参数重新运行以获得更优分割效果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.14+ 或 Linux Ubuntu 16.04+
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少8GB RAM（处理高分辨率图像推荐16GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用硬盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含图像读取与预处理、特征向量提取、聚类算法执行、分割结果重构、质量指标计算以及多种可视化图表生成等核心功能模块，实现了从图像输入到分析报告输出的全自动处理管道。