MATLAB实现的Gabor纹理特征与K-means聚类图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过多尺度多方向的Gabor滤波器提取图像纹理特征，结合K-means聚类算法实现无监督图像分割，适用于纹理分析和图像处理应用。

详 情 说 明

基于Gabor纹理特征与K-means聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Gabor滤波器纹理特征提取和K-means聚类算法的图像分割方法。通过构建多尺度多方向的Gabor滤波器组，从输入图像中提取丰富的纹理特征信息，然后将特征向量输入K-means聚类算法进行无监督学习，最终实现图像的自动化区域分割。该系统能够有效识别和分割具有不同纹理特征的图像区域，特别适用于纹理分析、医学图像分割、遥感图像分析等专业领域。

功能特性

• 多尺度纹理分析：支持可配置的Gabor滤波器参数（尺度数和方向数），实现全面的纹理特征提取
• 自动图像处理：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式，自动将彩色图像转换为灰度图进行处理
• 灵活的参数配置：用户可根据需求调整聚类数量K值和Gabor滤波器参数
• 丰富的输出结果：提供特征可视化、聚类标签、彩色分割图像、特征数据集和边界叠加显示等多种输出形式
• 高效的无监督学习：采用K-means聚类算法，无需人工标注即可完成图像分割

使用方法

1. 准备输入图像：选择待分割的图像文件（支持JPG、PNG、BMP格式）
2. 设置参数：

- 指定Gabor滤波器的尺度数量和方向数量 - 设置K-means聚类的类别数量K值

1. 运行系统：执行主程序开始图像分割流程
2. 查看结果：系统将生成并显示以下结果：

- Gabor滤波特征图像 - 聚类标签矩阵 - 彩色分割结果图 - 提取的特征向量数据集 - 可选的分割边界叠加图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存以处理高分辨率图像（建议4GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的图像分割流程，主要负责协调整个系统的运行。它实现了图像读取与预处理、Gabor滤波器组的构建与特征提取、K-means聚类算法的执行与优化、分割结果的可视化展示以及特征数据的输出保存等核心功能模块之间的协同工作。