彩色图像分割的源代码

资 源 简 介

彩色图像分割的源代码

详 情 说 明

彩色图像分割是计算机视觉领域的基础技术，主要用于将图像划分成具有相似特征的区域。在Matlab 6.5环境中实现时，通常结合以下核心思路：

颜色空间转换 原始RGB图像常需转换到LAB或HSV等感知均匀的颜色空间，其中LAB空间能更好分离亮度与色度信息，适合基于颜色相似度的分割场景。

特征提取与聚类 通过K-means或均值漂移（Mean Shift）算法对像素颜色特征进行聚类。例如将每个像素的(L,a,b)值作为三维特征向量，聚类后相同标签的像素归为同一区域。

区域合并优化 初始分割可能产生过分割区域，需通过区域生长或基于边界的合并策略消除小面积噪声区域，常用方法包括： 计算相邻区域颜色直方图相似度 检测区域间边缘强度是否低于阈值

后处理增强 采用形态学操作（如开闭运算）平滑区域边界，或通过连通组件分析移除孤立像素点。

Matlab 6.5的早期图像处理工具箱已支持上述流程的关键函数，如`rgb2lab`转换、`kmeans`聚类及`bwlabel`连通区域标记。值得注意的是，受当时硬件限制，算法设计需特别注意内存优化，例如通过分块处理大尺寸图像。