基于MATLAB的灰度增强与模糊C均值聚类图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的图像分割流程，通过灰度拉伸和直方图均衡化进行图像增强，并运用模糊C均值聚类算法自动划分图像区域。系统可有效提升图像对比度并实现精准分割。

详 情 说 明

基于灰度增强与模糊C均值聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像预处理与分割流程系统。系统首先通过灰度变换技术对输入的二维灰度图像进行对比度增强，随后应用模糊C均值（FCM）聚类算法自动划分图像区域，实现有效的图像分割。最终系统能够输出图像增强效果、直方图分析以及区域分割结果，为图像分析提供有力支持。

功能特性

• 图像预处理：提供灰度拉伸与直方图均衡化两种图像增强方法，有效改善图像对比度与质量。
• 智能分割：集成模糊C均值（FCM）聚类算法，可自适应地将图像划分为指定数目的区域。
• 结果可视化：生成并展示原始图像、增强图像、直方图对比以及伪彩色分割效果图。
• 量化分析：提供各聚类区域的统计信息，包括区域均值、包含的像素数量等。

使用方法

1. 准备一张待处理的二维灰度图像（支持JPG、PNG、BMP等常见格式）。
2. 运行主程序脚本。
3. 在弹出的文件选择对话框中，指定需要处理的图像文件。
4. 根据提示，输入灰度拉伸的上下限阈值（可选，系统会提供默认范围）。
5. 根据提示，输入期望的FCM聚类数目（可选，默认值为3类）。
6. 程序将自动执行处理流程，并显示所有处理结果图像及最终的统计信息。

系统要求

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

文件说明

主程序脚本整合了系统的全部核心处理流程，具体包括：读取用户指定的图像文件，接收用户对算法参数的自定义输入，依次调用图像灰度拉伸、直方图均衡化、模糊C均值聚类等算法模块，并将处理过程中的关键结果（包括增强图像、直方图对比图、分割效果图以及聚类统计信息）进行可视化展示与输出。