基于GMRF-FCM的MATLAB图像分割工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了高斯马尔科夫随机场(GMRF)与模糊C均值聚类(FCM)的融合算法，通过GMRF建模图像空间相关性，结合FCM的软聚类特性，显著提升复杂图像分割的准确性与鲁棒性。适用于医学影像、遥感图像等领域的像素级分析。

详 情 说 明

基于高斯马尔科夫随机场与模糊C均值聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种结合高斯马尔科夫随机场（GMRF）空间约束与模糊C均值（FCM）聚类能力的图像分割系统。通过GMRF模型表征图像像素间的空间相关性，利用FCM算法进行像素软聚类，有效提升了传统FCM算法在噪声干扰和复杂纹理图像上的分割性能。系统提供可视化界面，支持参数调整和分割效果评估。

功能特性

• 空间建模能力：实现GMRF模型，准确刻画图像邻域像素的空间依赖关系
• 软聚类算法：集成标准FCM算法，输出像素属于各聚类的概率隶属度
• 融合优化框架：将GMRF空间先验融入FCM目标函数，实现最大后验概率估计
• 交互式可视化：实时展示原始图像、隶属度分布、分割结果和收敛过程
• 参数灵活配置：支持邻域系统、聚类数目、模糊指数等关键参数调整
• 性能定量评估：提供分割准确率、分区系数、分区熵等多维评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：加载待分割的JPG、PNG或BMP格式图像
2. 设置模型参数：

- GMRF参数：定义邻域系统结构，配置协方差矩阵 - FCM参数：指定聚类数目c（2-10）、模糊指数m（1.5-3.0）、迭代阈值 - 优化参数：设置最大迭代次数（默认100）、收敛容差（默认1e-5）

1. 执行分割算法：启动迭代优化过程，系统自动显示中间结果
2. 分析输出结果：

- 查看最终分割图像和像素隶属度矩阵 - 分析目标函数收敛曲线和聚类中心轨迹 - 获取分区系数等性能指标评估分割质量

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 18.04+
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 内存需求：不小于8GB RAM（推荐16GB用于大图像处理）
• 存储空间：至少1GB可用硬盘空间

文件说明

主程序文件包含完整的系统工作流，涵盖图像数据读取与预处理、GMRF-FCM联合模型初始化、迭代优化算法执行、分割结果可视化生成以及性能指标计算等核心功能模块，通过参数解析和用户交互界面实现对分割过程的全面控制。