利用聚类技术实现纹理图像分割
实验目的：
学会使用在 MATLAB 环境下，实现提取纹理特征算法和利用聚类技术讲纹理聚类。
实验要求：
a）针对合成纹理图像（共有 4 个合成纹理图像）中每一个像素提取纹理特
征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查找资料）；
b）利用聚类技术（推荐用 k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量
空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。最后把类属
标签映射成图像形式显示（如下图，其中 b、d、f、h 为相应的基准分割图像）。
c）以报告形式（word）阐述对所采用的纹理特征、采用的聚类算法、实验结果以及对
实验结果的分析。
实验步骤：
1. 在 MATLAB 中，使用 M 文件编写特征提取函数代码，使用灰度共生矩阵(GLCM)的各个
特征值的方法提取纹理特征。
2. 在 MATLAB 中，利用 K-均值聚类技术，使用 M 文件编写纹理聚类函数。
3. 在 MATLAB 中，编写主函数，通过循环读取四幅图像，分别对四幅图像进行处理输出分
类结果。
4. 总结分析是研结果。
实验结果：
下图分别为聚类 2、3、4、5 类的结果。
