MATLAB Voronoi图像智能区域划分系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现，运用Voronoi图算法将二维图像智能划分为不规则多边形区域。支持手动设置种子点或自动检测关键点，在保留图像特征的同时实现高效分区，适用于图像分析和计算机视觉领域。

详 情 说 明

基于Voronoi图的图像分区域智能划分系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Voronoi图算法的图像智能划分系统。该系统能够将输入的二维图像划分为多个不规则多边形区域，每个Voronoi单元基于用户指定的种子点或系统自动检测的关键点生成。该系统在保持图像原有特征的同时实现高效的区域划分，适用于图像分割、区域分析和计算机视觉等领域的研究与应用。

功能特性

• 智能区域划分：利用Voronoi图算法实现图像的不规则多边形划分
• 灵活种子点设置：支持用户指定种子点坐标或系统自动检测关键点
• 图像预处理：提供图像增强、噪声滤除等预处理功能
• 种子点优化：基于图像特征自动优化种子点分布
• 边界平滑处理：对Voronoi边界进行平滑处理，改善视觉效果
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 全面输出结果：提供可视化结果、单元数据文件和统计报告

使用方法

输入要求

• 图像输入：二维灰度或彩色图像（JPG、PNG、BMP格式）
• 种子点文件（可选）：包含种子点坐标的文本文件，若未提供则自动生成
• 参数配置：可设置区域数量、平滑系数、距离度量方式等参数

输出结果

• 可视化图像：标注Voronoi边界覆盖在原图上的划分结果
• 单元数据文件：包含每个多边形的顶点坐标、面积、所属种子点等信息
• 统计报告：各区域的像素均值、方差等特征指标分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括图像读取与预处理、种子点检测与优化配置、Voronoi图生成算法的执行、边界平滑后处理以及最终结果的可视化输出与数据保存功能。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的图像划分解决方案。