MATLAB实现的基于EM算法的图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个基于期望最大化(EM)算法的图像分割系统。系统能够自动对灰度图像进行聚类分析，通过EM算法的迭代优化将像素划分为不同区域类别，实现高效、自动化的图像分割功能。

详 情 说 明

基于EM算法的图像分割系统设计与实现

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法的图像分割系统。系统以灰度图像作为输入，利用EM算法对图像像素进行自动聚类分析，通过迭代优化过程将图像划分为多个不同的区域类别。该系统完整实现了EM算法流程，包括参数初始化、E步计算后验概率、M步更新参数估计以及收敛判断，并能够可视化展示分割结果和参数收敛过程。

功能特性

• 基于GMM的聚类分割：采用高斯混合模型（GMM）对图像像素进行概率建模
• 完整的EM算法实现：包含参数初始化、E步、M步和收敛判断的完整迭代流程
• 灵活的参数配置：支持自定义聚类数目、最大迭代次数和收敛阈值
• 多维度结果输出：提供分割标签矩阵、伪彩色可视化图像、参数收敛曲线和运行统计信息
• 收敛过程监控：实时跟踪模型参数变化和似然值收敛情况

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为灰度图像矩阵（uint8类型，尺寸M×N）
2. 设置算法参数：

- 指定聚类数目K（通常2-8） - 设置最大迭代次数（默认500） - 定义收敛阈值（默认1e-6）

1. 运行分割算法：执行主程序启动图像分割过程
2. 查看输出结果：

- 分割标签矩阵（M×N类别标识） - 伪彩色分割结果图像 - 参数收敛曲线图 - 算法运行统计信息（迭代次数、似然值、运行时间）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据读取与预处理、EM算法参数初始化、迭代优化过程执行、收敛条件判断、分割结果生成以及可视化输出。具体而言，该文件负责协调整个图像分割流程，从输入参数配置开始，通过循环执行期望步骤和最大化步骤来估计高斯混合模型参数，直至满足收敛条件，最终生成分割标签并完成结果的可视化展示。