MATLAB实现的基于邻域信息的空间模糊C均值聚类算法

资 源 简 介

本项目实现一种改进的模糊C均值聚类算法，通过融合像素邻域的空间信息增强对噪声的鲁棒性。该算法在聚类过程中同时考虑灰度特征和邻域统计特性，适用于图像分割任务，能有效提升分割结果的准确性。

详 情 说 明

基于邻域信息的空间模糊C均值聚类算法实现与图像分割应用

项目介绍

本项目实现了一种改进的模糊C均值聚类（FCM）算法，通过引入像素邻域的空间信息来增强传统FCM对噪声的鲁棒性。算法在聚类过程中不仅考虑像素的灰度特征，还融合其邻域像素的统计特性，从而在图像分割任务中产生更连续、更准确的分割结果。本项目支持对2D/3D图像数据进行聚类分析，并提供可视化分割结果的功能。

功能特性

• 空间信息融合：在传统FCM算法基础上引入邻域窗口，有效利用像素空间关系
• 噪声鲁棒性：通过邻域信息平滑噪声影响，提高分割结果的连续性
• 多维度支持：兼容2D灰度图像和3D体积数据的聚类分析
• 完整可视化：提供分割结果对比图、收敛曲线等多种可视化输出
• 性能评估：自动计算分割准确率、运行时间等量化指标

使用方法

输入参数

1. 图像数据矩阵：2D灰度图像或3D体积数据
2. 聚类数目c：正整数，通常取值范围为2-8
3. 模糊权重指数m：默认值为2.0
4. 邻域窗口尺寸：如3×3、5×5等奇数尺寸窗口
5. 最大迭代次数：默认100次
6. 收敛阈值：默认1e-5

输出结果

1. 聚类中心矩阵（c×1）
2. 隶属度矩阵（N×c，N为像素总数）
3. 硬分割结果图像（每个像素赋予唯一类别标签）
4. 算法收敛曲线图
5. 分割结果可视化对比图（原图与分割结果并列显示）
6. 聚类性能指标（分割准确率、运行时间等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存以处理大型图像数据

文件说明

主程序文件实现了算法的核心流程，包括图像数据预处理、邻域信息提取、模糊聚类迭代计算、结果后处理与可视化输出。具体功能涵盖参数初始化、隶属度矩阵更新、聚类中心优化、收敛条件判断以及分割结果生成与性能评估。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的算法执行入口和结果展示界面。