MATLAB实现的FLICM鲁棒图像聚类分析系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，实现了FLICM（模糊局部信息C均值）算法，专门用于带噪声和异常值的图像聚类分割。通过引入模糊局部相似性度量，系统自适应平衡空间与灰度信息，提升分割鲁棒性。

详 情 说 明

基于FLICM的鲁棒图像聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了FLICM（模糊局部信息C均值）聚类算法，专门针对含噪声和异常值的图像分割任务进行优化。通过引入模糊局部相似性度量，系统能够自适应地平衡局部空间信息和灰度信息，有效克服传统FCM算法对噪声敏感的缺陷。该系统提供完整的图像聚类分析流程，包括预处理、聚类计算、结果可视化和性能评估。

功能特性

• 鲁棒图像分割：采用模糊局部相似性约束，显著提升噪声环境下的分割质量
• 自适应权重平衡：动态调整空间信息和灰度信息的贡献权重
• 多维度评估：提供分割精度、运行时间、收敛性等多种性能指标
• 用户友好交互：支持参数灵活配置和结果可视化展示
• 标准化输出：生成聚类结果图像、隶属度矩阵、聚类中心等完整输出

使用方法

1. 输入准备：准备待分割的灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 参数设置：

- 设置聚类数目（通常2-8类） - 配置算法参数（模糊指数m、最大迭代次数、收敛阈值等） - 可选设置局部窗口大小（默认3×3邻域）

1. 执行聚类：运行主程序开始图像聚类分析
2. 结果分析：查看输出的分割图像和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

main.m文件作为系统核心入口，整合了图像聚类分析的完整流程。该文件负责图像数据的读取与预处理，执行FLICM聚类算法的核心计算逻辑，实现聚类结果的可视化展示，并完成算法性能的全面评估。具体涵盖初始参数配置、迭代优化过程、隶属度矩阵计算、聚类中心更新以及最终的质量指标输出等功能模块。