基于K-means聚类和交互式SVM的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目通过K-means聚类预分割图像，结合交互式SVM分类器，实现精准图像分割。用户可通过鼠标选取样本优化分割结果，适用于医学影像、遥感分析等领域。系统基于MATLAB开发，交互友好，分割效率高。

详 情 说 明

基于K-means预处理的交互式SVM图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个交互式图像分割系统，结合无监督学习与监督学习的优势，提供从粗分割到精细分割的完整工作流。系统首先通过K-means聚类对图像进行自动初步分割，然后允许用户通过鼠标交互方式选取训练样本，最终利用支持向量机(SVM)实现像素级精细分类。该方法特别适用于目标与背景特征差异不明显或需要用户主观判断的分割场景。

功能特性

• 双阶段分割流程：K-means自动预分割 + SVM交互式精细分割
• 直观的交互界面：支持鼠标点击选取正负样本，可视化显示采样位置
• 多格式图像支持：兼容常见RGB和灰度图像格式（JPG、PNG等）
• 完整的输出体系：提供分割结果可视化、二值掩模、样本数据及模型参数

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动加载测试图像或提示选择输入图像
2. 初始分割：系统自动执行K-means聚类，生成并显示初步二分类结果
3. 样本选取：

- 在前num次鼠标点击时选择目标区域（正样本） - 在后num次鼠标点击时选择背景区域（负样本）

1. 精细分割：基于样本训练SVM分类器，生成最终分割结果
2. 结果查看：系统同时显示初始分割、采样位置和最终分割结果

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、统计与机器学习工具箱
• 硬件配置：推荐4GB以上内存，支持彩色显示

文件说明

主程序文件作为系统的控制核心，实现了完整的图像分割工作流：包括图像读入与预处理、K-means聚类自动分割、交互式样本采集界面管理、SVM模型训练与预测、多结果可视化显示以及分割数据输出等功能模块的集成与调度。