基于MATLAB的智能图像分割与超像素标记系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效的数字图像分割处理，通过自动像素分区生成相似特征的超像素区域，识别目标对象及边界并分配标签，适用于图像分析和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的智能图像分割与超像素标记系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现高效的数字图像分割处理，通过对输入图像进行像素级别的分区，生成具有相似特征的超像素区域。系统能够自动识别图像中的目标对象及边界（如线条、曲线等），并为每个像素分配相应标签，从而将图像转换为更具结构化和可分析性的表达形式。核心功能包括图像预处理、分割算法执行、结果可视化及性能评估，适用于医学影像分析、自动驾驶场景理解、工业检测等应用场景。

功能特性

• 多算法支持：集成基于阈值的分割技术（如Otsu算法）、基于边缘检测的分割技术（如Canny、Sobel算子）以及基于区域生长的聚类分割技术（如K-means、SLIC超像素算法）
• 灵活输入输出：

- 输入支持常见格式（JPEG、PNG、TIFF等）的二维数字图像，可接受单帧图像或图像序列 - 输出分割结果图像（标签矩阵或伪彩色图像）、超像素边界叠加图、分割性能指标及可导出的标签数据文件

• 参数可配置：支持分割粒度（超像素数量）、颜色空间（RGB/HSV/Lab）、噪声过滤强度等参数调整
• 性能评估：提供轮廓系数、IOU精度评估等分割性能指标

使用方法

1. 准备待分割的图像文件（JPEG、PNG、TIFF格式）
2. 运行主程序，根据提示选择图像文件
3. 根据需要调整分割参数（算法类型、超像素数量、颜色空间等）
4. 系统自动执行图像分割处理并显示结果
5. 查看分割效果图和性能评估数据
6. 可选择导出分割结果和标签数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox（部分算法需要）
• 推荐内存：4GB及以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、预处理操作（色彩空间转换与噪声过滤）、分割算法调度（阈值法、边缘检测与区域生长技术的选择与执行）、结果可视化（生成标签矩阵、伪彩色显示与边界叠加）以及性能评估与数据导出功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块有序工作，为用户提供完整的图像分割解决方案。