FCM 分割图像

资 源 简 介

FCM 分割图像

详 情 说 明

FCM（模糊C均值聚类）是一种基于模糊理论的图像分割方法，它通过模拟人脑的模糊认知特性来处理图像数据。与传统的硬聚类不同，FCM允许像素点以不同的隶属度属于多个类别，这种特性使其特别适合处理医学图像等边界模糊的场景。

在灰度图像分割应用中，FCM算法主要经历四个关键阶段：首先初始化聚类中心，通常随机选择或基于直方图分布；然后计算每个像素点到各聚类中心的隶属度，这个值在0到1之间，表示像素属于某类的概率；接着根据隶属度重新计算聚类中心位置；最后通过迭代优化使目标函数收敛。

这种方法的优势在于能有效处理图像中的不确定性，比如缓慢变化的灰度过渡区域。但需要注意其计算复杂度较高，且对初始聚类中心敏感。后续改进可以结合空间信息约束，或采用多分辨率策略来提升大图像的处理效率。