MATLAB图像处理：基于K均值聚类的彩色图像智能分割系统

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现基于K均值聚类算法的彩色图像分割系统，支持JPG/PNG/BMP等格式，可将图像按颜色特征自动划分为多个同质区域。适用于图像分析和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于K均值聚类的彩色图像智能分割系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的彩色图像分割处理系统，核心是采用K均值聚类算法，依据颜色特征自动将彩色图像分割为多个同质性区域。系统通过颜色空间转换、聚类分析与后处理技术，实现了高效、智能的图像分割功能，并提供分割效果的量化评估。

功能特性

• 多格式图像支持：支持读取JPG、PNG、BMP等常见格式的彩色图像。
• 颜色空间优化：将图像从RGB颜色空间转换至Lab颜色空间，以提升聚类算法对颜色差异的感知能力。
• 交互式参数设置：允许用户灵活设置聚类数目K值、最大迭代次数及收敛阈值等关键参数。
• 核心聚类分析：运用K均值算法（含初始中心点优化策略）对像素颜色特征进行聚类。
• 结果可视化与输出：生成原始图像与分割结果的对比图，并可叠加显示区域边界。
• 分割质量评估：提供轮廓系数等评估指标，并输出包含迭代详情与收敛情况的完整报告。

使用方法

1. 准备输入：指定待分割的源图像文件路径。
2. 设置参数：（可选）根据需要调整聚类数量K（默认3）、最大迭代次数（默认100）和收敛阈值（默认1e-5）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成图像读取、预处理、聚类计算及后处理全过程。
4. 获取结果：系统将输出分割后的图像、标签矩阵、聚类中心值以及评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程，其功能涵盖：图像文件的读取与格式校验；执行从RGB到Lab颜色空间的转换；调用K均值聚类模块完成像素聚类，并支持参数配置；对聚类结果进行标记与着色，生成分割图像；计算评估指标并生成可视化对比图与文字报告。