用matlab写一段用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）实现对图像中的像素聚类

以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用 DBSCAN 算法实现图像像素聚类：

% 读取图像
im = imread('image.jpg');

% 将图像转换为二维像素点坐标
[h, w, ~] = size(im);
X = reshape(im, h*w, 3);

% 设置 DBSCAN 参数
epsilon = 10; % 邻域半径
minPts = 10; % 最小点数

% 计算距离矩阵
D = pdist(X);

% 运行 DBSCAN
[IDX, isNoise] = dbscan(X, epsilon, minPts, 'Distance', D);

% 将聚类结果可视化
clusterNum = max(IDX);
clusterIm = zeros(h, w);
for i = 1:clusterNum
    clusterIm(IDX == i) = i;
end
imshow(clusterIm, []);

首先，将图像转换为二维像素点坐标。然后，设置 DBSCAN 算法的参数：邻域半径和最小点数。接着，计算距离矩阵，并运行 DBSCAN 算法。最后，将聚类结果可视化，其中每个聚类用不同的颜色表示。