MATLAB实现的基于形态学重建与隶属度滤波的快速鲁棒模糊C均值聚类算法(FRFCM)

资 源 简 介

本项目提供一种改进的MATLAB版模糊C均值聚类算法FRFCM，结合形态学重建与隶属度滤波技术，有效提升传统FCM的计算效率与抗噪鲁棒性，适用于图像分割及数据聚类任务。

详 情 说 明

基于形态学重建与隶属度滤波的快速鲁棒模糊C均值聚类算法 (FRFCM)

项目介绍

本项目实现了一种改进的模糊C均值(FCM)聚类算法——FRFCM。该算法通过引入形态学重建预处理技术和隶属度滤波机制，有效解决了传统FCM算法对噪声敏感、计算效率低的问题。FRFCM在保持模糊聚类优势的同时，显著提升了算法的运行速度和抗噪声干扰能力，适用于图像分割和数据分析等多种场景。

功能特性

• 高效聚类分割: 实现对图像数据和特征数据的快速模糊聚类
• 噪声鲁棒性增强: 采用形态学重建技术预处理，有效抑制噪声影响
• 优化迭代过程: 通过隶属度滤波机制改进聚类中心更新策略，加速收敛
• 全面可视化: 提供聚类结果、隶属度分布、收敛曲线等多种可视化输出
• 性能评估: 自动计算运行时间和聚类质量指标，便于算法比较

使用方法

1. 准备输入数据:

- 图像数据：支持jpg、png、tiff等格式的二维/三维灰度图像 - 特征数据：矩阵格式（行对应样本，列对应特征）

1. 设置算法参数:

- 聚类数量（cluster_number） - 最大迭代次数（max_iter） - 收敛阈值（tolerance） - 隶属度滤波参数等

1. 运行主程序:

```matlab % 示例代码 result = main(input_data, cluster_number, options);

1. 获取输出结果:

- 聚类标签矩阵 - 隶属度概率分布矩阵 - 聚类中心坐标 - 可视化结果和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了FRFCM算法的核心流程，包含数据加载与预处理、形态学重建操作、改进的模糊聚类计算、隶属度滤波优化、结果可视化生成以及聚类性能评估等关键功能模块。该文件整合了算法的完整实现，用户可通过配置相应参数直接调用以获得聚类分析结果。