MATLAB遥感图像分割：基于纹理度量与K-mean聚类的完整实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遥感图像分割，通过灰度共生矩阵(GLCM)提取纹理特征，结合K-mean聚类算法对图像进行智能分割。系统包含预处理、特征提取和聚类分析完整流程，适用于遥感图像分析领域。

详 情 说 明

基于纹理度量与K-mean聚类的遥感图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于纹理特征与无监督学习的遥感图像分割方法。系统核心思路是通过灰度共生矩阵（GLCM）提取图像的纹理统计特征（如对比度、相关性、能量、同质性等），构建高维纹理特征空间，然后应用K-mean聚类算法将具有相似纹理特性的像素点归并为同一区域，从而实现对复杂地物场景的有效分割。该方法特别适用于光谱特征相似但纹理结构差异明显的地物分类场景，能够显著提升分割的准确性与鲁棒性。

功能特性

• 多格式图像支持：可处理单波段或多波段的常见遥感图像格式（如TIFF、JPEG、PNG）。
• 灵活的纹理特征提取：基于灰度共生矩阵计算多种纹理统计量，并支持自定义纹理分析窗口大小与预处理滤波操作。
• 自适应聚类：允许用户手动指定K-mean聚类数目，或启用肘部法则自动确定最优聚类数。
• 结果可视化：提供分割伪彩色标签图、纹理特征空间分布散点图（经PCA降维）以及分割边界与原图的叠加对比图。
• 性能量化评估：输出轮廓系数、区域一致性度量等定量指标，用于评估分割效果。
• 后处理优化：包含区域连通性分析与边界优化步骤，确保分割区域的物理连贯性与边界平滑性。

使用方法

1. 准备输入：将待分割的遥感图像置于指定数据目录。
2. 参数配置：根据需要，在配置区域或调用函数时设置相关参数，包括：

- 图像预处理参数（如是否去噪、纹理窗口尺寸）。 - 聚类数目（K值）或设定为自动确定模式。

1. 运行主程序：执行主程序文件，系统将依次完成纹理提取、聚类计算、结果生成与评估。
2. 查看结果：程序运行结束后，在输出目录下查看生成的分割图像、可视化图表及评估报告。

系统要求

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

文件说明

main.m 文件作为整个系统的入口与调度核心，其功能涵盖从图像读入、预处理控制，到纹理特征向量的计算、K-mean聚类过程的执行，再到最终分割结果的生成、可视化输出以及各项评估指标的计算。它负责协调各个功能模块的顺序执行与数据传递，并提供了用户交互或参数预设的接口。