基于MATLAB的K-means聚类图像分割与分类系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现K-means聚类算法，对RGB或灰度图像进行像素级分割和分类。通过用户自定义聚类数目，自动划分相似颜色区域，适用于图像分析与预处理场景。

详 情 说 明

基于K-means聚类的图像分割与分类系统

项目介绍

本项目是一个利用K-means聚类算法进行图像分割与分类的系统。通过对图像像素进行聚类分析，系统能够将具有相似颜色特征的像素点归为同一类别，实现图像的区域分割。该系统支持处理RGB图像、灰度图像等多种格式，用户可通过自定义聚类数目（k值）来控制分割的精细程度，从而有效提取图像中的主要区域和色彩分布特征。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 灵活的参数配置：支持用户自定义聚类数目（k值）、最大迭代次数等参数
• 颜色空间转换：内置RGB到Lab颜色空间的转换功能，提升聚类效果
• 可视化结果输出：生成分割后的图像，不同区域以显著颜色区分
• 详细统计分析：提供聚类中心信息及各区域的像素数量统计

使用方法

1. 准备输入：准备待处理的图像文件，并确定聚类数目k值
2. 参数设置：根据需要设置最大迭代次数等可选参数
3. 执行分割：运行系统主程序，完成图像分割处理
4. 查看结果：获取分割后的图像文件及统计分析报告

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（处理高分辨率图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要功能包括：读取输入图像数据并验证其有效性；将图像从RGB颜色空间转换至Lab颜色空间以优化聚类特征；提取像素特征并构建特征向量；执行K-means聚类算法完成像素级分类；将聚类结果可视化生成分割图像；计算并输出各聚类中心的特征值及对应区域的像素统计信息。