基于Matlab的彩色图像分割

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1、3Matlab编程实现3.1Matlab编程过程用Matlab来分割彩色图像的过程如下：1）获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径;2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现;3）对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans()来实现；4）显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。3.2Matlab程序源码%文件读取clear;clc;file_name=input('请输入图像文件路径：','s');I_rgb=imread(file_na

2、me);%读取文件数据figure();imshow(I_rgb);%显示原图title('原始图像');%将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间C=makecform('srgb2lab');%设置转换格式I_lab=applycform(I_rgb,C);%进行K-mean聚类将图像分割成3个区域ab=double(I_lab(:,:,2:3));%取出lab空间的a分量和b分量nrows=size(ab,1);ncols=size(ab,2);ab=reshape(ab,nrows*ncols,2);nColors=3;%分割的区域个数为3[cluster_idxcluster

3、_center]=kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3);%重复聚类3次pixel_labels=reshape(cluster_idx,nrows,ncols);figure();imshow(pixel_labels,[]),title('聚类结果');%显示分割后的各个区域segmented_images=cell(1,3);rgb_label=repmat(pixel_labels,[113]);fork=1:nColors第2页共2页color=I_rgb;color(rgb_label~=k)=

4、0;segmented_images{k}=color;endfigure(),imshow(segmented_images{1}),title('分割结果——区域1');figure(),imshow(segmented_images{2}),title('分割结果——区域2');figure(),imshow(segmented_images{3}),title('分割结果——区域3');第2页共2页