基于模糊C均值聚类的图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一种利用模糊C均值聚类（FCM）的MATLAB图像分割方法。通过分析像素特征，自动将图像划分为不同区域，支持灰度与纹理特征处理，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的图像自动分割系统，核心算法采用模糊C均值聚类（FCM）。系统能够分析图像像素的灰度、纹理等特征，通过计算像素点与各聚类中心的隶属度，实现图像区域的模糊划分。该方法特别适用于处理边界不清晰、具有不确定性的图像分割问题，支持用户灵活调整参数以获得最优分割效果。

功能特性

• 自适应图像输入：支持RGB彩色图像与灰度图像，兼容JPG、PNG、BMP等常见格式。
• 灵活的聚类参数：允许用户自定义聚类数目、模糊指数及最大迭代次数，并提供合理的默认值。
• 多维特征处理：可基于像素的灰度值、纹理信息或其他特征进行聚类分析。
• 全面的结果输出：提供分割后的标签图像、聚类中心坐标、隶属度矩阵以及分区系数、分割清晰度等评估指标。
• 直观的可视化：生成原始图像与分割结果的对比图，便于效果评估与分析。

使用方法

1. 准备图像：将待分割的图像文件置于项目目录或指定路径。
2. 参数设置（可选）：在调用主函数前，可根据需要修改聚类数目 (numClusters)、模糊指数 (fuzzyExponent) 和最大迭代次数 (maxIterations)。
3. 运行系统：在MATLAB命令窗口中执行主程序。系统将自动加载图像、执行FCM聚类并完成分割。
4. 查看结果：程序运行后，将在命令行输出聚类中心、评估指标等信息，并自动弹出窗口显示分割结果对比图。所有结果数据（如标签图像、隶属度矩阵）亦会保存在工作区供进一步分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制中心，负责串联所有关键模块以实现完整的图像分割流程。其功能包括：读取用户输入的图像并进行预处理；接收并验证算法参数；调用核心的模糊C均值聚类算法进行迭代计算；根据最终得到的隶属度矩阵生成分割标签图像；计算相关的分割质量评估指标；最后，将分割结果、聚类中心、隶属度矩阵等输出，并生成原始图像与分割结果的对比可视化图。