MATLAB实现基于FLICM的图像分割工具箱

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了改进的模糊C均值聚类算法（FLICM），融合空间邻域信息和灰度相似性度量，显著提升了对噪声图像的分割鲁棒性，有效克服传统FCM对噪声的敏感性，适用于灰度图像的自动化分割处理。

详 情 说 明

基于FLICM的图像分割系统

项目简介

本项目实现了一种改进的模糊C均值聚类算法（FLICM），专为灰度图像分割设计。系统通过融合空间邻域信息和灰度相似性度量，显著提升了传统FCM算法在噪声环境下的鲁棒性，同时保持图像细节特征。该系统不仅提供高质量的分割结果，还包含完整的可视化界面和聚类有效性验证模块，便于用户评估分割质量。

功能特性

• 改进的FLICM算法：结合空间距离与灰度差异的模糊局部相似性度量技术
• 噪声鲁棒性强：有效克服传统FCM对噪声敏感的问题
• 自适应聚类：支持灰度图像的自适应分割，保持细节特征
• 质量验证模块：提供多种指标评估分割质量
• 可视化对比：展示原始图像、分割结果和聚类效果对比图
• 参数灵活可调：支持聚类数目、模糊指数、邻域窗口等参数自定义

使用方法

1. 准备输入数据：加载灰度图像（uint8格式，M×N矩阵）
2. 设置参数：

- 聚类数目K：2-10之间的正整数 - 模糊指数m：1.5-3.0（默认2.0） - 邻域窗口：3×3或5×5（默认3×3） - 最大迭代次数：默认100次 - 收敛阈值：默认1e-5

1. 运行分割：执行主程序开始图像分割
2. 查看结果：

- 分割结果标签矩阵 - 模糊隶属度矩阵（K×M×N） - 聚类中心向量 - 迭代收敛曲线 - 分割效果对比图 - 聚类质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB
• 磁盘空间：100MB以上

文件说明

main.m文件作为系统的核心入口，实现了完整的FLICM图像分割流程控制功能。该文件包含算法参数初始化、图像数据预处理、改进的模糊聚类核心计算、迭代过程监控与收敛判断、分割结果后处理与可视化展示等关键模块。同时集成了聚类有效性评估体系，能够自动生成分割质量分析报告，并负责协调各功能模块间的数据流转与界面交互。