MATLAB实现基于散度特征空间的图像纹理无监督分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一种无监督图像纹理分割方法，通过分析图像局部区域的统计散度特征来提取纹理结构，无需人工标注即可自动划分相似纹理区域，适用于纹理分析和图像处理任务。

详 情 说 明

基于散度特征空间的图像纹理无监督分割系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像纹理无监督分割方法。其核心思想是通过分析图像在散度特征空间中的分布，提取并量化局部区域的纹理结构特征。系统能够在无需任何人工标注的情况下，自动将图像划分为具有相似纹理属性的不同区域。该方法适用于自然场景分析、医学图像处理、遥感图像解译等多种需要纹理分析的领域。

功能特性

• 无监督分割：无需预先标注的训练数据，自动识别并分割图像中的不同纹理区域。
• 散度特征提取：利用Kullback-Leibler散度或Jensen-Shannon散度等统计工具，有效量化图像局部区域间的纹理差异，构建区分度高的特征空间。
• 灵活聚类：集成多种聚类算法（如K-means、谱聚类、DBSCAN），可根据数据特性选择或自动确定最佳区域数量。
• 结果优化：采用形态学操作和区域合并等后处理技术，优化分割边界，提升结果的平滑性和区域一致性。
• 结果可视化与分析：提供分割结果图、边界叠加图、特征空间投影图以及多种分割性能评估指标（如轮廓系数），便于结果分析和验证。

使用方法

1. 准备输入：准备待分割的灰度或彩色数字图像（支持JPEG、PNG、TIFF等常见格式）。
2. 设置参数（可选）：可调整聚类数目、散度计算窗口大小、纹理尺度等参数。若未提供聚类数目，系统可自动进行估计。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成特征提取、聚类分割和后处理全过程。
4. 获取输出：系统将生成：

* 分割结果图：与输入图像同尺寸的标签矩阵，不同区域以不同颜色或数值标记。 * 区域边界叠加图：在原图上高亮显示分割边界，直观展示分割效果。 * 纹理特征分布可视化：散度特征空间的投影图，帮助理解特征分布与聚类关系。 * 分割性能评估指标：提供定量指标以评估分割质量。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （推荐 R2018a 或更高版本）
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与流程调度核心，其功能涵盖了从图像数据输入到最终结果输出与展示的全过程。它具体负责协调并执行图像的读取与预处理、纹理散度特征的提取与计算、基于聚类算法的特征空间分割、对初始分割结果进行形态学平滑与区域合并等后处理操作，以及生成分割标签图、边界叠加图、特征可视化图等各项输出结果，并计算相关的性能评估指标。