基于K-means聚类的图像分割MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现K-means聚类算法对图像进行智能分割，支持自定义聚类数量、迭代参数和距离度量方式，可自动提取图像特征并生成区域分割结果，适用于图像处理和计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于C均值（K-means）聚类的图像分割MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于C均值（K-means）聚类算法的图像分割MATLAB仿真系统。系统能够自动对输入的数字图像进行分割处理，通过将图像像素按照颜色特征归类到指定数量的聚类中心，实现图像的区域分割和特征提取。该系统支持用户自定义关键参数，并提供分割结果的可视化与定量评估功能，为图像分析和计算机视觉研究提供实用工具。

功能特性

• 核心算法：采用经典的C均值（K-means）聚类算法进行图像像素分类
• 灵活参数配置：支持自定义聚类数量、最大迭代次数、距离度量方式和收敛阈值
• 多格式支持：可处理JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 可视化输出：生成分割标签图像和彩色可视化结果
• 性能评估：提供轮廓系数、类内距离等聚类质量评估指标
• 过程监控：显示迭代过程曲线和算法运行时间统计

使用方法

1. 准备待分割的图像文件
2. 运行主程序文件
3. 根据提示输入或选择参数：

- 聚类数量K值（默认：3） - 最大迭代次数（默认：100） - 距离度量方式（欧氏距离、曼哈顿距离等） - 收敛阈值（默认：1e-5）

1. 系统自动执行图像分割并显示结果
2. 查看生成的分割图像和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存以处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括图像读取与预处理、聚类算法参数设置、C均值聚类执行过程、分割结果生成与可视化、聚类效果评估指标计算以及最终结果输出等核心功能模块。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块协同工作，为用户提供一站式的图像分割解决方案。