MATLAB实现的基于Mean Shift自适应图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用Mean Shift无监督聚类算法实现彩色图像自动分割，通过自适应带宽调整优化聚类效果，精确划分图像区域，提供可视化结果与量化评价指标。

详 情 说 明

基于Mean Shift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Mean Shift无监督聚类算法的自适应图像分割系统。该系统能够对输入的彩色图像进行自动分割，通过自适应带宽调整优化聚类效果，精确划分图像中的不同区域。系统支持多种图像格式输入，并提供分割结果的可视化展示与量化评价指标输出。

功能特性

• 自适应图像分割：采用Mean Shift聚类算法，结合自适应带宽估计技术，自动优化分割参数
• 色彩空间优化：将RGB色彩空间转换为L*u*v*色彩空间，提高色彩差异的感知一致性
• 后处理优化：支持最小区域像素数设置，自动合并过小区域，提升分割效果
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 结果可视化：生成分割结果的可视化图像，用不同颜色清晰区分各区域
• 量化评价：提供详细的统计报告，包括区域数量、面积占比、收敛迭代次数和计算耗时

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的彩色图像放置于指定目录
2. 参数设置（可选）：

- 空间带宽：控制空间距离的带宽参数（默认自适应计算） - 色彩带宽：控制色彩差异的带宽参数（默认自适应计算） - 最小区域像素数：设置区域合并的阈值（默认根据图像尺寸自动计算）

1. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成图像分割
2. 查看结果：

- 分割标签矩阵（与输入图像同尺寸的整数矩阵） - 可视化分割结果图像 - 分割统计报告文本文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、色彩空间转换、自适应带宽参数计算、Mean Shift聚类算法执行、分割结果后处理优化、可视化图像生成以及分割效果量化评价指标的输出。该文件实现了从图像输入到结果输出的完整处理流程，确保用户可通过简单调用完成整个图像分割任务。