matlab代码实现FCM图像分割

资 源 简 介

matlab代码实现FCM图像分割

详 情 说 明

FCM（模糊C均值聚类）图像分割是一种基于模糊理论的经典分割方法，其核心思想是将图像中的像素点划分到不同的模糊类别中，每个像素点对于各类别的隶属度在[0,1]区间内连续变化。这种特性使FCM特别适合处理医学图像等边界模糊的场景。

算法实现的关键步骤如下：首先需要初始化聚类中心，通常随机选取或基于图像直方图分布确定。其次是迭代计算每个像素点到各聚类中心的隶属度，这里采用模糊加权距离度量（如欧氏距离），并通过目标函数优化不断更新聚类中心和隶属度矩阵。最后根据最大隶属度原则确定像素点的最终类别归属。

相比于传统K-means算法，FCM通过引入模糊隶属度概念，能更细腻地表达像素与类别间的不确定性关系。实际应用中可观察到其对灰度不均匀或噪声干扰的图像具有更好的适应性。为提高效率，通常会结合图像的空间信息（如邻域像素关系）来优化隶属度计算过程。