基于模糊C均值聚类的图像自适应阈值分割系统（MATLAB实现）

资 源 简 介

本MATLAB项目采用模糊C均值聚类算法实现图像智能分割，通过动态计算最优聚类中心自动生成分割阈值。相比传统Otsu方法，能更有效处理灰度过渡平滑和噪声图像，显著提升复杂场景的分割精度。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类的图像自适应阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means, FCM)的自适应图像阈值分割算法。系统通过分析图像灰度直方图，采用模糊聚类技术对像素进行智能分类，能够有效处理灰度过渡平滑、噪声干扰明显的复杂图像。与传统Otsu方法相比，本系统在保持边界准确性的同时，对不均匀光照和噪声具有更好的鲁棒性。

功能特性

• 智能阈值分割：利用FCM算法动态计算最优聚类中心，实现像素的模糊分类
• 自适应优化：根据图像特性自动生成最佳分割阈值，无需手动干预
• 多参数调节：支持聚类数量、最大迭代次数、模糊因子等参数灵活配置
• 结果可视化：提供聚类中心收敛过程图表，便于算法分析和调试
• 格式兼容：支持JPEG、PNG、BMP等多种常见图像格式

使用方法

1. 基本使用：直接运行主程序，系统将自动处理默认测试图像
2. 自定义图像：修改图像路径参数，加载待处理的灰度图像
3. 参数调整：可根据需要设置聚类数量（通常2-4类）、最大迭代次数（默认100）、模糊因子（默认2.0）
4. 结果获取：程序输出二值化图像、最佳阈值数值及可选的可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大尺寸图像）

文件说明

主程序文件完成了系统的核心处理流程，主要包括图像读取与预处理、模糊聚类分析、最佳阈值计算、分割结果生成以及可视化输出等功能模块。该文件整合了完整的图像分割管线，实现了从原始图像输入到最终二值化结果输出的全过程自动化处理。