基于K-means与交互式SVM的MATLAB图像分类解决方案

资 源 简 介

本MATLAB项目实现交互式图像分割分类系统，通过K-means算法预生成二值化分割图，支持鼠标交互选取训练样本，使用SVM分类器进行精准图像区域分类。

详 情 说 明

基于K-means预分割的交互式SVM图像分类器

项目介绍

本项目实现了一个交互式的图像分割与分类系统。系统首先对输入图像使用K-means聚类算法进行二值化分割，生成初步的分割结果。用户可在分割后的图像上通过鼠标交互方式选取训练样本，系统根据这些样本训练SVM分类器，最终输出完整的图像分割结果。

功能特性

• K-means预分割：使用K-means聚类算法对输入图像进行二分类分割
• 交互式样本采集：通过鼠标点击交互方式获取正负训练样本
• SVM分类器训练：基于用户提供的样本训练支持向量机分类模型
• 可视化对比：显示K-means初步分割结果与最终SVM分割结果的对比图
• 数据输出：提供样本坐标、模型参数和分割结果等数据输出

使用方法

1. 准备输入图像（RGB或灰度图像矩阵，uint8类型）
2. 运行主程序，系统将自动进行K-means预分割并显示结果
3. 在分割图像上进行鼠标交互：前num次点击选取正样本，后num次点击选取负样本
4. 系统基于采集的样本训练SVM分类器
5. 查看最终的分割结果对比图及相关输出数据

系统要求

• MATLAB环境
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像预分割处理、交互式样本采集界面、分类模型训练与优化以及结果可视化输出。具体实现了图像数据的读取与预处理、聚类算法的应用、用户交互事件的响应处理、支持向量机的训练过程、分割结果的计算与显示等关键环节。