MATLAB实现的改进模糊C均值聚类图像分割系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，采用改进型FCM聚类算法，通过引入空间约束与自适应隶属度函数，显著提升复杂图像分割的鲁棒性，有效抑制噪声干扰并优化边界清晰度，支持多种图像格式处理。

详 情 说 明

基于改进模糊C均值聚类的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种改进型模糊C均值（FCM）聚类算法，专门针对复杂图像分割任务进行优化。通过引入空间约束项和自适应隶属度函数，有效解决了传统FCM算法对噪声敏感、边界模糊等问题。系统支持医学影像、自然场景图像等多种复杂图像的高质量分割，提供完整的处理流程和可视化分析功能。

功能特性

• 改进型FCM算法：融合空间邻域约束技术，提升抗噪声能力
• 自适应优化机制：根据图像特征动态调整隶属度函数参数
• 多格式支持：兼容jpg、png、tiff等常见图像格式
• 交互式参数调节：提供模糊因子、空间权重系数等关键参数的可视化调节界面
• 全面输出结果：包含分割图像、隶属度矩阵、聚类中心坐标等多元数据
• 质量评估体系：提供分割轮廓清晰度、区域一致性等量化评估指标
• 收敛过程可视化：实时显示算法迭代收敛曲线，便于调试优化

使用方法

输入配置

1. 图像输入：选择待分割的图像文件（支持jpg/png/tiff格式）
2. 聚类设置：指定聚类中心数量（建议范围2-8）
3. 参数调整：

- 模糊因子：控制聚类模糊程度（推荐1.5-2.5） - 空间权重系数：调整空间约束强度 - 最大迭代次数：默认设置为100次

1. 噪声处理：根据图像质量选择启用/禁用抗噪声模式

输出结果

• 彩色分割结果图像
• 像素点隶属度概率分布矩阵
• 特征空间聚类中心坐标
• 分割质量量化评估报告
• 算法收敛过程可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件集成了图像分割流程的核心功能模块，包括图像预处理、改进聚类算法执行、分割结果生成与质量评估等完整处理链。具体实现了参数初始化、迭代优化计算、空间约束处理、隶属度矩阵更新、收敛判断以及多种可视化输出功能，确保算法高效稳定运行。