MATLAB实现的模糊C均值聚类图像分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现模糊C均值聚类算法，支持对灰度/彩色图像进行自动分割。用户可自定义聚类数量、距离度量方式和参数调整，通过计算像素隶属度和聚类中心实现精准区域划分。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割系统

项目介绍

本项目是一个利用MATLAB实现的图像自动分割系统，核心算法为模糊C均值聚类（FCM）。系统能够处理灰度或彩色图像，通过计算像素点对各个聚类的隶属度与聚类中心，将图像像素划分为指定数量的模糊区域。本项目旨在提供一个灵活、直观的图像分割工具，支持关键参数调整与分割过程的可视化分析，适用于图像处理、计算机视觉等领域的教学与研究。

功能特性

• 核心算法：完整实现了标准的模糊C均值聚类（FCM）算法。
• 多图像支持：可同时处理单通道灰度图像和三通道彩色图像。
• 灵活参数配置：允许用户自定义聚类数量、模糊指数以及最大迭代次数，以适配不同的分割需求。
• 多种距离度量：支持不同的距离计算方式（如欧氏距离），以衡量像素与聚类中心的相似性。
• 迭代过程可视化：实时展示目标函数的收敛曲线、聚类中心的更新轨迹以及最终的隶属度分布图。
• 分割结果评估：提供分割精度、区域一致性等评估指标，辅助用户进行结果分析和参数调优。
• 结果输出：生成伪彩色分割结果图、聚类中心特征数据及迭代过程数据。

使用方法

1. 准备输入图像：确保待分割图像为MATLAB支持的格式（如.jpg, .png, .bmp）。
2. 设置运行参数：在主程序或配置文件中，指定以下关键参数：

* 聚类数量：期望将图像分割成的区域数目，默认为3。 * 模糊指数：控制聚类结果的模糊程度，默认为2.0。 * 最大迭代次数：算法运行的最大迭代步数，默认为100。

1. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成图像加载、预处理、FCM聚类分割及结果评估。
2. 查看与分析结果：程序运行后，将显示分割结果图像，并在命令行或指定文件中输出聚类中心、收敛曲线、隶属度矩阵及评估指标。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必要工具包：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，其核心功能包括：控制整个图像分割任务的执行顺序，负责读取用户输入的图像数据，调用图像预处理模块将数据转换为适合聚类的特征向量，执行模糊C均值聚类的核心迭代计算以确定最终的聚类中心和像素隶属度，对聚类结果进行可视化呈现并生成分割图像，同时计算相关评估指标来量化分割效果，最终将重要的结果数据输出保存以供用户分析。