基于FCM聚类算法的图像分割 - MATLAB实现示例

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB代码，演示如何利用模糊C均值（FCM）聚类算法对图像进行智能分割。包含图像预处理、特征提取和聚类分析，适合初学者学习和实践图像分割技术。

详 情 说 明

基于FCM聚类算法的图像分割实现示例

项目介绍

本项目提供了一个完整的基于FCM（模糊C均值）聚类算法的图像分割MATLAB实现。通过导入图像并进行预处理，将图像像素转换为特征向量，利用FCM算法对像素进行模糊聚类，实现图像的区域分割。初学者可通过本示例学习图像分割的基本流程、聚类算法应用以及MATLAB图像处理编程方法。

功能特性

• 图像预处理: 支持灰度图像和彩色图像的标准化处理
• FCM聚类: 实现模糊C均值聚类算法，可自定义聚类数目
• 特征提取: 将图像像素转换为适合聚类的特征向量
• 结果可视化: 生成彩色分割图展示不同聚类区域
• 效果评估: 提供聚类有效性指标（如分割轮廓系数）评估分割质量
• 数据输出: 输出聚类中心、隶属度矩阵等关键数据

使用方法

1. 准备输入图像（支持.jpg、.png、.bmp等常见格式）
2. 设置聚类参数（如聚类数目、最大迭代次数等）
3. 运行主程序进行图像分割
4. 查看分割结果图像和评估指标
5. 分析输出的聚类中心和隶属度矩阵

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的图像分割流程，包含图像读取与格式转换、像素特征向量提取、FCM聚类算法执行、分割结果可视化渲染、聚类有效性指标计算以及结果数据导出等核心功能模块。该文件实现了从原始图像输入到最终分割结果输出的全链路处理能力。