用matlab实现彩色文档图像分割

彩色文档图像分割可以采用基于聚类的方法实现。以下是一个简单的基于k-means聚类的彩色文档图像分割示例，使用MATLAB实现。

首先，读取图像并将其转换为L*a*b*颜色空间。这是因为L*a*b*颜色空间与人类视觉系统的感知方式更相关，对于图像分割更为有效。

img = imread('document.jpg');
lab_img = rgb2lab(img);

接下来，将图像重新调整为二维矩阵，并使用k-means算法对其进行聚类。这里我们选择将图像分成3个聚类：

ab = lab_img(:, :, 2:3);
ab = im2single(ab);
nColors = 3;
[cluster_idx, ~] = kmeans(ab(:), nColors, 'distance', 'sqEuclidean', 'Replicates', 3);
pixel_labels = reshape(cluster_idx, size(ab,1), size(ab,2));

最后，将聚类结果可视化，并将其应用于原始图像以获得分割图像：

segmented_images = cell(1,3);
rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]);
for k = 1:nColors
    color = img;
    color(rgb_label ~= k) = 0;
    segmented_images{k} = color;
end

figure;
subplot(1,4,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,4,2);
imshow(segmented_images{1});
title('Cluster 1');
subplot(1,4,3);
imshow(segmented_images{2});
title('Cluster 2');
subplot(1,4,4);
imshow(segmented_images{3});
title('Cluster 3');

% Merge the segmented images to create the final segmented image
segmented_img = zeros(size(img));
segmented_img(:,:,1) = pixel_labels==1;
segmented_img(:,:,2) = pixel_labels==2;
segmented_img(:,:,3) = pixel_labels==3;
segmented_img = uint8(segmented_img) .* img;

运行上述代码后，将生成一个包含原始图像和分割图像的图像窗口。