MATLAB实现基于形态学重建与隶属度滤波的快速鲁棒模糊C均值聚类(FRFCM)算法

资 源 简 介

本项目提供一种改进的模糊C均值(FCM)聚类MATLAB实现，通过形态学重建预处理和隶属度滤波技术，显著提升图像聚类的计算效率与噪声鲁棒性。适用于图像分割、模式识别等场景。

详 情 说 明

基于形态学重建与隶属度滤波的快速鲁棒模糊C均值聚类算法(FRFCM)实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的模糊C均值(FCM)聚类算法——FRFCM（Fast and Robust Fuzzy C-Means）。该算法通过结合形态学重建技术和隶属度滤波机制，有效解决了传统FCM算法对噪声敏感、计算效率低的问题。算法在保持聚类精度的同时，显著提升了运算速度和鲁棒性，特别适用于医学图像、工业检测等领域的图像分割任务。

功能特性

• 高效预处理：集成形态学重建技术，增强图像特征并抑制噪声干扰
• 智能聚类优化：采用改进的隶属度滤波机制，提高聚类准确性和稳定性
• 快速计算：优化算法结构，相比传统FCM显著提升运算效率
• 全面评估：内置性能评估模块，提供多维度算法对比分析
• 灵活可配置：支持参数自定义，适应不同应用场景需求
• 多格式支持：兼容常见图像格式，支持二维/三维灰度图像处理

使用方法

基本调用

% 设置参数 cluster_num = 3; % 聚类数目 options.mr_size = 5; % 形态学重建参数 options.uf_threshold = 0.8; % 隶属度滤波阈值

% 运行算法 results = main(input_image, cluster_num, options);

参数说明

• input_image: 输入图像（灰度图像矩阵）
• cluster_num: 聚类类别数（默认：3）
• options: 算法参数结构体，包含形态学重建和隶属度滤波相关参数

输出结果

算法返回包含以下内容的结果结构体：

• 聚类分割标签图
• 像素点隶属度概率分布矩阵
• 聚类中心坐标及特征值
• 算法性能指标（运行时间、精度等）
• 可视化对比数据

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求: 至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的FRFCM算法流程，包括图像预处理、形态学重建处理、隶属度滤波优化、聚类分割计算和结果评估输出等核心功能。该文件整合了所有关键算法模块，提供统一的接口调用，能够完成从图像输入到结果输出的全流程处理，并生成相应的性能分析报告和可视化对比结果。