基于MATLAB的迭代直方图分离图像多类别聚类分割系统

资 源 简 介

本项目采用经典迭代直方图分离聚类算法，实现图像的快速多类别目标分割。通过分析直方图并迭代分离，无需预设聚类数目，高效识别灰度或彩色图像中的不同区域，适用于自动化图像处理任务。

详 情 说 明

基于经典迭代直方图分离的图像多类别聚类与分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于经典迭代直方图分离聚类算法的图像多类别目标分割系统。该系统能够自动分析图像直方图特征，通过迭代阈值分离过程高效识别图像中的多个目标区域。算法无需预设聚类数量，适用于灰度图像和彩色图像的分割任务，提供从预处理到结果可视化的完整处理流程。

功能特性

• 自动聚类中心识别：基于直方图峰值检测自动确定初始聚类中心
• 多类别分割支持：无需预设类别数量，自适应识别图像中的目标区域
• 双模式图像处理：同时支持灰度图像和彩色图像的分割任务
• 智能预处理选项：可选直方图均衡化、高斯平滑等预处理操作
• 完整可视化输出：提供分割结果图像、直方图分析图表等多种可视化效果
• 性能指标统计：输出运行时间、迭代次数、类间分离度等算法性能指标

使用方法

基本调用格式

% 基本调用（使用默认参数） [labels, centers, segmented_img, metrics] = main(input_image);

% 完整参数调用 [labels, centers, segmented_img, metrics] = main(input_image, ... 'MaxIterations', 100, ... 'ConvergenceThreshold', 1e-5, ... 'MinClassDistance', 15, ... 'HistogramEqualization', true, ... 'GaussianSmoothing', true);

参数说明

• input_image：输入图像（灰度或彩色）
• MaxIterations：最大迭代次数（默认：50）
• ConvergenceThreshold：收敛阈值（默认：1e-6）
• MinClassDistance：最小类间距（默认：10）
• HistogramEqualization：是否进行直方图均衡化（默认：false）
• GaussianSmoothing：是否进行高斯平滑（默认：false）

输出结果

• labels：聚类标签矩阵（与输入图像同尺寸）
• centers：各聚类类别的中心值
• segmented_img：分割结果可视化图像
• metrics：包含运行时间、迭代次数等性能指标的结构体

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了图像读入与预处理、直方图特征分析、迭代聚类核心算法、分割结果生成与可视化等完整流程。具体实现了参数解析与验证、图像格式统一转换、直方图均衡化与平滑预处理、基于梯度下降的聚类中心优化、多类别标签分配、性能指标计算以及分割效果图示生成等核心功能。