基于EM算法的自适应图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目实现了标准的期望最大化（EM）算法，支持2至4类的灰度图像自动分割，包含图像归一化、噪声滤波等预处理功能，并提供结果可视化与评估指标计算，适用于图像分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于EM算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于期望最大化（EM）算法的自适应灰度图像分割系统。该系统采用高斯混合模型（GMM）对图像像素分布进行建模，通过迭代优化实现自动分割。系统包含完整的预处理、分割处理、后处理和评估模块，为用户提供一站式图像分割解决方案。

功能特性

• 核心分割算法：实现标准EM算法，支持2-4类灰度图像自动分割
• 预处理模块：提供图像归一化和高斯噪声滤波功能
• 参数可配置：支持自定义分割类别数、迭代次数和收敛阈值
• 可视化输出：生成分割结果对比图、概率分布图和收敛曲线
• 性能评估：计算分割准确率、轮廓系数等量化指标
• 后处理优化：包含形态学操作等分割后处理技术提升结果质量

使用方法

基本使用

% 读取图像并运行默认分割（3类分割） img = imread('sample.jpg'); main(img);

高级配置

% 自定义分割参数 params.segment_num = 4; % 分割为4类 params.max_iter = 50; % 最大迭代50次 params.threshold = 1e-5; % 收敛阈值1e-5 params.filter_size = 3; % 高斯滤波器大小

main(img, params);

输出结果

程序运行后将生成：

• 分割标签矩阵（与原图同尺寸）
• 各类别的概率分布图
• 分割效果评估报告
• 原始图像与分割结果对比图
• EM算法收敛过程曲线

系统要求

• 平台：MATLAB R2018b或更高版本
• 工具箱：需要图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 内存：建议至少4GB RAM（处理大图像时需更多内存）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了图像读取与预处理、高斯混合模型参数初始化、EM迭代优化计算、分割结果后处理优化、多种可视化图形生成以及分割质量定量评估等核心功能。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，确保从输入到输出的完整处理链路。