MATLAB实现的复合式图像边缘分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用位一致性边缘提取与K-means聚类预分类，结合区域生长算法实现精细图像分割。系统可有效处理复杂纹理图像，在保留边缘细节的同时提升分割准确性，适用于医学影像和计算机视觉领域。

详 情 说 明

基于K-means聚类与区域生长的复合式图像边缘分割系统

项目介绍

本项目实现了一种复合式图像边缘分割系统，结合位一致性边缘检测、K-means聚类和自适应阈值区域生长算法，能够有效处理复杂纹理图像的分割问题。系统首先通过位一致性方法提取图像的基础边缘特征，然后利用K-means聚类对像素进行预分类生成初始种子区域，最后结合区域生长算法实现精细化的图像分割。该方法在保留图像边缘细节的同时保证区域连贯性，特别适用于医学影像分析、遥感图像处理等专业领域的高精度分割需求。

功能特性

• 复合式分割策略：三位一体的算法组合，兼顾边缘精度与区域一致性
• 自适应参数调节：支持聚类数量、生长阈值、边缘灵敏度等关键参数灵活配置
• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 多样化输出结果：

- 颜色标注分割图：不同区域用鲜明色彩区分 - 边缘轮廓叠加图：原图与边缘轮廓的双重展示 - 量化统计报告：区域数量、面积分布等数据分析

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像置于指定输入目录
2. 参数配置：根据图像特性调整以下参数：

- 聚类数量K值（建议3-5类） - 区域生长阈值范围 - 边缘检测灵敏度参数

1. 执行分割：运行主程序开始处理流程
2. 获取结果：在输出目录查看生成的分割图像和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理高分辨率图像）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了图像读取与预处理、基于位一致性的边缘特征提取、K-means聚类分析的像素预分类、自适应区域生长的精细化分割、结果可视化渲染以及分割数据的定量统计分析等核心功能模块的协调运行。