MATLAB实现的K均值聚类彩色图像自动分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用K均值聚类算法实现彩色图像智能分割。系统将RGB图像转换至L*a*b*色彩空间，自动聚类像素并生成分割掩模。支持可视化分割效果和交互式聚类调整，适用于图像分析处理场景。

详 情 说 明

基于K均值聚类算法的彩色图像自动分割系统

项目介绍

本项目是一个用于彩色图像自动分割的MATLAB实现方案。系统通过将图像从RGB色彩空间转换至更符合人类视觉感知的L*a*b*色彩空间，并应用K均值聚类算法对图像像素进行自动分组，从而实现对图像内容的分割。用户可通过交互方式调整聚类数量，获得不同细致程度的分割结果，并获取相应的区域统计信息。

功能特性

• 色彩空间转换：将输入的RGB图像转换为L*a*b*色彩空间，使得聚类过程更贴近人类对颜色差异的感知。
• K均值聚类分割：采用经典的K均值聚类算法，以欧几里得距离为度量，对图像像素在色彩空间中进行自动聚类。
• 结果可视化：生成分割掩模，并将分割结果与原始图像进行并排对比显示，直观展示分割效果。
• 交互式参数调整：支持用户手动指定聚类数量（k值），并可设置最大迭代次数和收敛阈值以控制算法执行。
• 区域统计分析：提供详细的分割区域统计报告，包括各区域的像素数量、面积占比以及对应的平均颜色特征值。

使用方法

1. 准备图像：准备好待分割的JPG、PNG或BMP格式的彩色图像文件。
2. 设置参数：运行主程序，根据提示或在代码中设置聚类数量k（默认值为3），亦可调整最大迭代次数（默认100）和收敛阈值（默认1e-4）等高级参数。
3. 执行分割：系统将自动完成图像加载、色彩空间转换、聚类计算和结果生成。
4. 查看结果：程序将显示分割效果对比图，并在命令行或指定文件中输出聚类中心坐标和区域统计报表。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：需要安装 MATLAB（推荐版本 R2016a 或更高版本）。
• 依赖工具箱：需要 MATLAB 的图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox) 支持。

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心流程，其功能涵盖从图像文件的读取与预处理开始，到色彩空间的精确转换，再到基于设定参数的K均值聚类算法执行，并最终完成分割掩模的创建、分割效果的可视化展示以及所有统计信息的计算与输出。