基于模糊c-均值聚类算法的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目实现了基于模糊c-均值聚类算法的图像分割功能。通过将像素特征映射到聚类空间，自动划分图像区域，支持彩色/灰度图像处理及参数自定义，适用于科研与图像分析场景。

详 情 说 明

基于模糊C-均值聚类算法的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于模糊C-均值聚类（Fuzzy C-Means, FCM）算法的图像分割系统。该系统能够将输入的彩色或灰度图像通过模糊聚类技术进行自动化分割处理，将图像像素划分为不同的语义区域。系统提供参数调节、结果可视化和分割质量评估等功能，为图像分析和计算机视觉研究提供实用工具。

功能特性

• 图像预处理: 支持多种格式（JPG、PNG、BMP等）的彩色和灰度图像输入
• 参数可配置: 用户可调节聚类数目、模糊因子、最大迭代次数和收敛阈值等关键参数
• 模糊聚类分割: 采用FCM算法实现像素级的语义分割
• 多维度输出: 提供分割结果图像、隶属度矩阵、聚类中心坐标等输出
• 性能评估: 包含分割准确率和聚类有效性指数等多种评估指标
• 过程可视化: 展示算法迭代收敛过程的可视化图表

使用方法

1. 准备图像: 将待分割图像放置于指定目录
2. 参数设置: 根据需要调整聚类参数（可采用默认值）
3. 运行系统: 执行主程序开始图像分割
4. 结果分析: 查看生成的分割结果和性能评估报告

系统默认参数设置：聚类数目c=3，模糊因子m=2，最大迭代次数=100，收敛阈值=1e-5。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、FCM聚类算法实现、分割结果生成与可视化、性能指标计算以及迭代过程监控等重要模块，构成了完整的图像分割处理流程。