MATLAB实现基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了FCM算法，支持对彩色或灰度图像进行自动分割。用户调用main(image, C)函数即可完成图像预处理、聚类计算、结果生成及可视化，操作简便高效。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了模糊C均值聚类（FCM）算法，用于对彩色或灰度图像进行自动分割。系统能够有效处理图像分割中的不确定性，特别适用于边界模糊、纹理复杂的图像分割场景。用户只需提供图像数据和聚类数量，系统即可自动完成整个分割流程。

功能特性

• 自动图像处理：支持灰度图像（二维矩阵）和彩色图像（三维矩阵）的自动识别与处理
• 模糊聚类分割：采用FCM算法处理分割过程中的不确定性，获得更自然的分割边界
• 完整可视化输出：提供分割结果图、边界叠加图、收敛曲线等多种可视化结果
• 参数灵活配置：用户可指定聚类数量（2-10类），适应不同复杂度的分割需求

使用方法

基本调用

% 读取图像 image = imread('example.jpg'); % 设置聚类数量 C = 3; % 调用主函数 [segmented_image, centers, membership, boundary_overlay, convergence_curve] = main(image, C);

输出说明

• segmented_image：分割结果图像（与输入同尺寸）
• centers：1×C的聚类中心坐标矩阵
• membership：N×C的模糊隶属度矩阵（N为像素总数）
• boundary_overlay：原图与分割边界的叠加可视化结果
• convergence_curve：FCM算法迭代收敛过程曲线

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了图像分割的全流程处理能力，包括图像数据的读取与格式验证、像素特征的提取与规范化处理、模糊聚类算法的迭代计算与收敛控制、分割结果的生成与类别标记、多种可视化图形的自动创建与输出展示。该文件作为系统的核心入口，实现了从原始图像到最终分割结果的完整转换过程。