基于 MATLAB GUI 的医学图像分割算法

基于 MATLAB GUI 的医学图像分割算法

医学图像分割是医学影像处理领域的一项重要任务，它的目标是将一个复杂的医学图像划分为多个具有独特生物医学意义的区域。本文基于 MATLAB GUI 开发了一种图像分割算法，该算法结合了均值聚类、OUST 和区域生长法等多种技术，能够在较短时间内高效地完成图像分割任务。

1. 均值聚类

均值聚类是一种常用的图像分割方法，它可以将图像中的像素点分为若干个类别，并使得每个类别内部的像素点具有相似的灰度值。本文使用 MATLAB 内置函数 kmeans 实现了均值聚类算法，该函数可以根据图像的灰度值将像素点分为 k 类，其中 k 由用户自行设定。

以下是实现均值聚类的 MATLAB 代码：

% 读取原始图像
I = imread('medical_image.jpg');