MATLAB实现的SLIC超像素图像分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了简单线性迭代聚类（SLIC）算法，能够高效地将彩色图像分割为边界紧凑、形态规整的超像素区域。系统通过颜色与空间距离的加权度量，保留图像边缘结构，适用于图像预处理与分析任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的超像素SLIC图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于简单线性迭代聚类(SLIC)算法的MATLAB超像素图像分割系统。系统能够将输入的彩色图像自动分割成形态规整、边界紧凑的超像素区域，通过颜色相似性和空间邻近性的加权度量，有效保留图像的重要边缘特征。该系统为图像处理、计算机视觉等领域的研究和应用提供了可靠的超像素生成工具。

功能特性

• SLIC超像素聚类算法：采用经典的简单线性迭代聚类方法，保证分割效率和质量
• CIELAB颜色空间转换：利用与人眼感知更相符的Lab颜色空间进行颜色差异计算
• 自适应聚类中心优化：根据图像梯度信息调整初始聚类中心位置，避免边缘定位
• 参数可调节：支持用户自定义超像素数量K和紧凑度系数m
• 多样化输出：提供标签矩阵、边界叠加图、区域填充图等多种结果展示形式
• 性能统计：自动生成运行时间和实际超像素数量等统计信息

使用方法

基本调用

% 使用默认参数（K=300, m=10）进行图像分割 main('input_image.jpg');

自定义参数

% 指定超像素数量和紧凑度参数 main('input_image.png', 500, 15);

参数说明

• 输入图像：支持jpg、png、bmp等常见彩色图像格式
• 超像素数量K：期望分割的超像素区域数量，默认值300
• 紧凑度系数m：调节空间距离权重，值越大超像素形状越规则，默认值10

输出结果

系统将生成以下输出：

1. 标签矩阵：与输入图像同尺寸的整数矩阵，标记每个像素所属超像素编号
2. 边界叠加图：在原图上用红色线条清晰标示超像素边界
3. 区域填充图：每个超像素区域用其平均颜色填充的效果展示
4. 参数报告：包含实际超像素数量、算法运行时间等统计信息

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时需更大内存）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了完整的图像处理流程，包括图像读取与预处理、聚类中心初始化、像素点相似性度量与标签分配、超像素边界优化与后处理，以及多种可视化结果的生成与展示功能。该文件通过模块化设计实现了从参数输入到结果输出的全自动处理，确保用户只需简单调用即可获得完整的超像素分割分析结果。