基于自组织特征映射（SOM）神经网络的彩色图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于自组织特征映射神经网络的高效彩色图像分割。系统支持多种尺寸和格式的RGB图像输入，提供参数配置界面，实时可视化训练过程与分割结果，并包含量化评估功能。适用于图像处理研究和应用开发。

详 情 说 明

基于自组织特征映射神经网络的彩色图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于自组织特征映射（Self-Organizing Map, SOM）神经网络的彩色图像分割系统。系统能够自动对输入的彩色图像进行聚类分割，通过无监督学习的方式提取图像的颜色特征，并生成相应的分割结果。该系统特别适用于颜色特征明显的图像分割任务，支持参数灵活配置和结果可视化分析。

功能特性

• 自动聚类分割：采用SOM神经网络算法，实现彩色图像的自动聚类分析
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等多种常见RGB图像格式输入
• 参数可调：提供完整的网络参数配置界面，包括网格尺寸、学习率、迭代次数等
• 预处理选项：支持图像缩放和颜色空间转换等预处理操作
• 过程可视化：实时显示网络训练过程的收敛曲线和分割效果
• 量化评估：提供轮廓系数等聚类质量评估指标，支持分割结果的对比分析

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的RGB彩色图像放置在指定目录
2. 参数配置：设置SOM网络参数（网格大小、学习率、迭代次数）和预处理参数
3. 运行分割：启动系统进行图像分割处理
4. 结果分析：查看生成的分割图像、聚类中心图、收敛曲线和评估报告
5. 对比评估：通过系统提供的量化指标对比不同参数下的分割效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持RGB图像处理的图形显示环境

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，整合了图像读取与预处理、SOM网络参数初始化、神经网络训练过程控制、分割结果生成与可视化、以及聚类质量评估等核心功能模块，实现了从图像输入到分割结果输出与分析的完整工作流程。