常用的基于Fcm的图像分割源

资 源 简 介

常用的基于Fcm的图像分割源

详 情 说 明

FCM（模糊C均值聚类）是一种经典的图像分割算法，特别适用于医学图像等边界模糊的场景。其核心思想是通过隶属度函数量化像素点属于不同类别的模糊程度，相比传统硬聚类能更好处理不确定性。

算法流程主要包含四个步骤：首先随机初始化聚类中心，然后计算每个像素到各中心的距离并更新隶属度矩阵，接着根据隶属度重新计算聚类中心位置，最后通过迭代直至中心点收敛。该过程通过目标函数最小化来实现像素的软分类。

在实际应用中需要注意三个要点：隶属度加权指数m通常取1.5-2.5以控制模糊程度；初始聚类中心的选择显著影响收敛速度；针对高分辨率图像需结合多尺度策略降低计算复杂度。在MRI脑部分割等任务中，FCM能有效区分灰质/白质等模糊组织边界。