MATLAB实现改进均值迁移单次迭代图像分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一种简化版Mean Shift图像分割算法，通过对像素邻域进行高斯核加权计算，在单次迭代中完成值域滤波的空间聚类，适用于快速图像分割任务。

详 情 说 明

基于改进均值迁移（Mean Shift）的单次迭代图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个简化版的 Mean Shift 图像分割算法，核心优化在于对图像中每个像素点仅执行一次均值迁移迭代。通过空间-值域联合滤波策略，系统能够在预设的邻域范围内（由空间带宽 hr 定义）基于高斯核函数进行加权计算，从而高效地完成像素值的空间聚类。该算法在保持分割效果的同时，显著提升了传统 Mean Shift 方法的计算效率，非常适用于算法教学演示和对效率要求较高的基础图像分割场景。值域滤波部分默认采用高斯核，并预留了接口以便未来扩展其他核函数。

功能特性

• 单次迭代优化：每个像素点仅进行一次均值迁移计算，平衡了分割效果与计算速度。
• 空间-值域滤波：综合考量像素的空间位置邻近性和颜色值相似性，进行精准聚类。
• 高斯核密度估计：使用高斯核函数进行加权，确保滤波过程平滑自然。
• 灵活参数配置：支持调整空间带宽 (hr) 和值域带宽 (hs) 参数，以适应不同的图像特征和分割粒度需求。
• 丰富输出结果：不仅提供分割后的图像，还包含收敛过程可视化、分割效果对比图以及详细的算法参数报告。

使用方法

1. 准备输入：准备待分割的 RGB 或灰度图像（uint8 格式）。
2. 设置参数：在调用主函数前，设定关键参数：

* hr：空间带宽参数（标量），决定像素邻域的搜索半径。 * hs：值域带宽参数（标量），控制颜色相似度在权重计算中的影响程度。 * （可选）核函数选择参数，当前版本默认使用高斯核。

1. 执行分割：运行主程序。系统将自动完成图像分割过程。
2. 查看结果：程序运行后，将生成以下输出：

* 分割图像：与输入图像尺寸相同的 uint8 矩阵结果。 * 收敛过程可视化图：直观展示部分像素点的均值迁移轨迹。 * 分割效果对比图：将原始图像与分割结果并排显示，便于效果评估。 * 参数报告：文本信息，总结本次分割所使用的带宽参数及迭代信息。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐 R2018a 或更高版本）。
• 硬件要求：无特殊要求，处理高分辨率图像时建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能，主要负责协调整个图像分割流程。其具体能力包括：读取并验证输入图像与参数的有效性；执行核心的单次迭代均值迁移算法，即对每个像素点在其空间邻域内根据值域相似性进行高斯加权计算，从而更新像素值；生成分割后的图像矩阵；绘制并展示像素迁移轨迹的可视化图表；生成原图与分割结果的对比图示；最后，汇总并输出本次算法运行所采用的关键参数及相关的迭代信息。