基于K-means聚类算法的图像分割系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于K-means聚类算法的自动化图像分割平台，旨在根据颜色、纹理或亮度特征将复杂图像划分为多个具有语义意义的区域。系统核心逻辑是将图像像素投影到特征空间（如RGB或L*a*b*颜色空间），通过迭代优化算法最小化像素点与所属簇质心的欧氏距离之和。功能包括：支持多种颜色空间转换以增强对光照变化的鲁棒性；提供自动或手动指定K值（分割区域数）的功能；内置图像预处理模块如中值滤波或高斯滤波以减少噪声干扰；实现动态聚类中心初始化及迭代过程可视化；以及后处理模块用于剔除细小碎块或平滑边界。该系统可广泛

详 情 说 明

基于K-means聚类算法的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个自动化图像分割平台。系统利用K-means聚类算法对图像像素进行特征提取与分类，通过迭代优化将具有相似颜色或亮度特征的像素划分为不同的语义区域。该系统旨在处理复杂背景下的特定目标提取，提升图像分析的效率与准确性，适用于医疗影像、地物分类、缺陷检测及目标抠图等多种计算机视觉场景。

功能特性

• 自主研发算法核心：手动实现了K-means迭代算法，涵盖质心初始化、像素分配、质心更新及收敛判定全过程，无需依赖黑盒函数。
• 多维颜色空间支持：支持RGB空间及$L^*a^*b^*$空间。$L^*a^*b^*$空间的使用能有效减少光照强度变化对分割效果的影响，更符合人类视觉感官。
• 图像预处理模块：内置中值滤波和高斯滤波功能。通过配置滤波器类型和窗口大小，可显著降低图像噪点，使分割边缘更加平滑。
• 后处理精细化：通过形态学操作剔除分割结果中的孤立微小区域（碎块），并对区域边界进行平滑优化。
• 全面可视化分析：系统自动生成包含原图、分割效果图、标签映射图、区域占比柱状图及掩膜（Mask）示例的多维度对比报告。
• 统计数据导出：实时计算并显示各分割区域的特征向量及面积占比，并通过UI表格和命令行进行双向输出。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• MATLAB 图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)。

实现逻辑与流程

系统的核心逻辑遵循以下处理流水线：

1. 参数初始化：预设聚类数量(K值)、迭代终止阈值、最大迭代次数等核心超参数。
2. 动态图像加载：提供交互式UI窗口供用户选择本地图像，若未选择则自动调用内置样例进行演示。
3. 图像预处理：应用中值滤波（逐通道）或高斯滤波，去除相机传感产生的随机噪声，增强空间连续性。
4. 特征空间转换：根据设置将图像转换至目标颜色空间，并将其从三维矩阵（行x列x颜色）重塑为二维特征向量矩阵（像素数x特征维数）。
5. K-means 核心迭代：

* 使用随机置乱算法从像素点中选取K个初始质心。 * 通过向量化计算欧氏距离，快速将每个像素指派给最近的质心。 * 重新计算每个簇内像素的平均值作为新质心。 * 监测新旧质心之间的范数差异，当差异小于阈值或达到最大迭代次数时停止优化。

1. 结果后处理：将标签数据映射回图像尺寸，并对每一个独立区域应用形态学连通域处理，移除小于设定面积阈值的干扰噪声。
2. 综合呈现：对分割结果进行颜色还原，构建可视化面板展示分割细节及量化统计报表。

关键技术解析

• 向量化计算：在计算像素与质心的距离时采用了大规模矩阵运算，避免了低效的多层循环，显著提升了系统的响应速度。
• 收敛判定机制：算法通过监测质心位置在特征空间内的偏移增量来判断稳定性，确保了数值计算的收敛性与可靠性。
• 形态学降噪：采用连通分量分析技术（bwareaopen），解决了聚类分割中常见的“椒盐噪声”点问题，使结果更具有语义意义。
• 特征占比分析：通过计算各簇像素总量与图像总像素数的比例，实现了对分割区域的空间占比量化。

使用方法

1. 启动MATLAB，将工作目录切换至本项目路径。
2. 直接运行主程序脚本。
3. 在弹出的文件选择框中选择一张待处理的图像（支持JPG, PNG, BMP, TIFF等格式）。
4. 程序将自动执行预处理、迭代聚类及后处理过程。
5. 在生成的图窗界面中观察分割效果，并在命令行获取各区域的颜色特征（R/G/B 或 L/a/b）及面积占比报告。