基于模糊C均值聚类的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用模糊C均值（FCM）聚类算法实现图像的无监督分割。系统将图像转换为特征空间，通过FCM对像素进行聚类，识别不同区域或对象。适用于科研和图像处理应用，支持用户自定义参数灵活调整。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目是一个利用模糊C均值（FCM）聚类算法进行图像分割的系统。它能够以无监督的方式，自动识别并分割图像中的不同区域或对象。系统将图像像素转换到特征空间后，应用FCM算法计算各像素对各类别的隶属度，并据此完成像素分类，最终输出清晰的分割结果。该系统支持处理灰度图像与彩色图像，并具备良好的可扩展性。

功能特性

• 灵活的输入支持：可读取JPG、PNG、BMP等多种常见格式的灰度或彩色图像。
• 核心FCM聚类：实现标准的模糊C均值聚类算法，能够有效处理图像数据的不确定性问题。
• 参数可配置：用户可自定义聚类数目（c值）、模糊指数（m值）、最大迭代次数及收敛阈值，以满足不同场景的需求。
• 多维度输出：

* 分割标签图像：直观显示像素分类结果。 * 隶属度矩阵：提供每个像素属于各类别的概率分布信息。 * 聚类中心：输出特征空间中各聚类的中心向量。 * 可视化对比：生成原始图像与分割结果的对比图，并可进行伪彩色渲染。

使用方法

1. 准备图像：将待分割的图像文件置于项目数据目录下。
2. 设置参数：在主运行脚本或配置文件中，根据需要调整聚类数目、模糊指数等参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成图像加载、预处理、FCM聚类及结果后处理全过程。
4. 获取结果：在指定输出目录查看生成的分割图像、隶属度文件及可视化对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （推荐 R2016a 或更高版本）
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，具体负责完成图像数据的读取与预处理、FCM聚类算法的执行与参数管理、聚类结果的后期处理与分析，以及最终分割图像和各种结果数据的可视化展示与输出。