Segmentatiuon wiuth FCM

资 源 简 介

Segmentatiuon wiuth FCM

详 情 说 明

FCM（模糊C均值聚类）是一种广泛应用的图像分割技术，它基于模糊逻辑和聚类分析原理对图像进行分区处理。与传统的硬聚类方法不同，FCM允许像素以概率形式归属于多个类别，这更符合现实场景中边界区域的模糊特性。

该算法首先需要预设聚类数目，然后通过迭代计算每个像素与各聚类中心的隶属度值，同时更新聚类中心位置，直到满足收敛条件。最终每个像素会被分配到隶属度最高的类别，形成分割结果。FCM特别适用于医学图像、遥感影像等存在不确定边界的场景，但计算量较大且对初始值敏感是其主要缺点。

近年来研究者常结合空间信息改进FCM算法，或将其与深度学习方法结合以提升分割精度。理解FCM的工作原理对掌握更复杂的现代分割技术具有重要基础意义。