MATLAB基于均值漂移算法的智能图像分割工具包

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典均值漂移算法，专用于RGB彩色图像的非参数化分割。系统自动识别图像区域边界与聚类数量，支持参数灵活调整，并提供可视化结果与分割精度评估指标，适用于计算机视觉与图像处理研究。

详 情 说 明

基于均值漂移（Mean Shift）算法的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经典均值漂移（Mean Shift）聚类算法的图像分割系统。该系统采用非参数化密度估计技术，能够在无需预设类别数量的前提下，自动对RGB彩色图像进行区域划分。通过将图像像素映射到结合空间坐标与颜色信息的特征空间，算法能有效识别图像中具有相似特征的像素簇，从而确定区域边界和分割数量，实现高质量的无监督图像分割。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了均值漂移聚类算法，包括核密度估计、均值漂移向量计算和模态搜索。
• 自适应分割：算法自动确定图像中的自然区域数量，无需人工指定聚类中心。
• 参数可调：支持调整空间带宽、颜色带宽、收敛阈值、迭代次数等关键参数，以优化不同图像的分割效果。
• 结果可视化：提供分割后的标记图像、区域边界叠加图等多种可视化输出。
• 效果评估：计算并输出分割区域数量、区域面积统计、算法运行时间等评估指标。
• 数据输出：可生成分割掩码矩阵，便于后续分析处理。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的RGB图像（如.jpg, .png, .bmp格式）放置在指定路径。
2. 设置参数（可选）：根据需要调整main.m脚本中的参数，包括：

- spatialBandwidth: 空间带宽，控制空间邻近度。 - colorBandwidth: 颜色带宽，控制颜色相似度。 - minRegionArea: 最小区域面积，用于过滤过小区域。 - maxIterations: 最大迭代次数，防止无限循环。 - convergenceThreshold: 收敛阈值，判断算法是否收敛。

1. 运行主程序：执行main.m脚本，算法将自动完成图像读取、分割计算和结果输出。
2. 查看结果：程序运行后，将在指定目录生成：

- 分割结果图像（不同区域用不同颜色标记）。 - 区域边界叠加在原图上的效果图。 - 包含分割统计信息的文本文件。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 内存建议：处理高分辨率图像时，建议可用内存不低于4GB。

文件说明

主程序文件封装了图像分割的完整流程，其核心功能包括：读取并预处理输入的RGB图像数据；调用均值漂移算法模块，在结合了空间与颜色信息的特征空间中进行密度估计与模态搜索，完成像素点的聚类分配；根据聚类结果对图像进行区域标记与后处理，如合并微小区域；最终生成分割后的可视化图像、边界叠加图以及包含区域数量、面积分布等信息的统计报告。