FCM算法 实现的图像分割方法

资 源 简 介

FCM算法 实现的图像分割方法

详 情 说 明

FCM算法（模糊C均值聚类）是一种广泛应用于图像分割的经典算法，它通过模糊聚类的方式将图像像素划分为不同类别。该MATLAB实现方案可以直接用于灰度图像的分割任务，用户仅需指定图像路径即可运行。

算法核心原理在于通过迭代优化计算每个像素点对于各类别的隶属度值，与传统K均值算法不同，FCM允许像素以概率形式属于多个类别。实现过程首先会对输入图像进行灰度化预处理，然后初始化聚类中心和隶属度矩阵。在迭代阶段，算法会交替更新聚类中心位置和像素隶属度，直到满足收敛条件。

典型的参数设置包括指定聚类数目（决定分割区域数量）、模糊指数（控制分割边界模糊程度）以及最大迭代次数。该方法对医学图像、遥感影像等复杂场景具有较好的适应性，能有效处理存在灰度过渡区域的图像分割问题。实际应用时需要注意初始聚类中心的选取会影响收敛速度，且算法对噪声较为敏感，必要时可配合预处理滤波器使用。