基于K-means聚类的RGB图像多维色彩分割系统

资 源 简 介

该项目提供了一套成熟且经过实测验证的RGB图像分割源代码解决方案。系统主要针对彩色图像中的不同色彩区域进行自动化提取与分离，其核心实现逻辑是通过将原始RGB图像转换至Lab色彩空间，以有效利用色彩通道中的信息并降低亮度变化对分割结果的影响。程序采用经典的K均值的聚类算法对像素点的颜色特征进行统计建模，计算各像素点与聚类中心之间的欧几里得距离，从而实现对图像中不同颜色物体的精准定位与区域划定。 该项目包含完整的图像预处理、特征提取、聚类分割以及后处理环节。在分割完成后，系统利用数学形态学操作对结果进行优化，

详 情 说 明

基于K-means聚类的RGB图像多维色彩分割系统

项目介绍

本项目提供了一套成熟的RGB图像彩色分割解决方案，主要用于自动化提取图像中的特定色彩区域。系统通过将色彩信息从亮度信息中分离，利用聚类算法识别并提取具有相似色调的像素集合。该方案在处理复杂色彩分布的图像时具有显著的鲁棒性，能够有效应对光照不均带来的干扰，适用于目标检测、图像标注及色彩定量分析等场景。

功能特性

1. 智能空间转换：自动将图像从RGB色彩空间转换至CIE Lab色彩空间，利用其感知均匀性提高分割精度。
2. 色度特征提取：专门提取a*（红绿分量）和b*（蓝黄分量）进行聚类，从而忽略亮度（L通道）的影响，增强系统对光照变化的适应力。
3. 稳健聚类机制：采用K-means算法并配置多次重复运行模式，有效规避局部最优解，确保分类结果的稳定性。
4. 增强后处理：内置数学形态学处理模块，包括自适应噪声去除和区域空洞填补，显著提升分割边缘的平滑度。
5. 直观结果展示：系统自动生成各色彩区域的独立掩膜及还原后的分割图像，方便用户直接观察分割效果。

实现逻辑与步骤

1. 图像加载与初始化：程序首先清除环境变量并加载预设图像。若默认图像不存在，则会自动调用工作区间内的示例图像作为替代，确保程序逻辑的完整运行。
2. 特征空间构建：将原始RGB图像转换为Lab维度。由于色彩信息主要集中在a和b通道，系统会提取这两个通道的数值，并将其从二维矩阵重构为像素点向量。
3. K-means聚类执行：利用欧几里得距离平方作为相似性度量，将像素点分配至指定的K个聚类中心。通过设置重复运行参数，系统会从多次迭代中筛选出误差平方和最小的最佳结果。
4. 区域索引重构：将一维聚类索引还原为与原始图像尺寸一致的二维分类图，使得每个像素点都拥有明确的类别标签。
5. 形态学优化处理：针对每一类分割结果，系统首先利用半径为3的磁盘形结构元素进行开运算以消除细小噪点，随后执行孔洞填充操作。
6. 背景屏蔽与提取：通过生成的二值掩膜对原图进行像素过滤，将非目标区域置黑，从而提取出纯净的色彩区域图像。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必备工具箱：

* Image Processing Toolbox (图像处理工具箱) * Statistics and Machine Learning Toolbox (统计与机器学习工具箱)

关键函数与算法分析

• rgb2lab：该函数是实现本系统的核心前提。Lab空间的设计初衷是使颜色距离与人类生理感知的差异一致，避免了RGB空间中R、G、B分量高度相关且受亮度影响大的缺陷。
• kmeans算法：作为无监督学习的代表，该算法在本系统中负责对像素进行自动归类。程序通过设置 Replicates 参数为3，有效解决了K-means对初始聚类中心敏感的问题。
• strel 与 imopen/imfill：这些形态学函数在分割后起到“清道夫”的作用。imopen（开运算）能切断狭窄的连接并消除毛刺，imfill（填充）则确保了物体的内部完整性。
• 掩膜应用：通过矩阵逻辑索引技术，程序实现了将掩膜与三通道RGB图像的高速融合，从而生成最终的分割展示图。

使用方法

1. 将待处理的图像文件放置在程序所在的根目录下。
2. 在程序的参数设置区域，根据图像中目标物体的实际颜色种类修改 kValues 的数值。
3. 运行程序，系统将依次完成色彩转换、聚类建模、形态学优化及结果的可视化输出。
4. 观察生成的对比图，图中包含了原始图像、色彩索引分布图以及各个独立的分割区域视图。