This attachment contain several matlab files for image segmentation

资 源 简 介

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详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，而Matlab提供了丰富的工具来实现不同的分割算法。其中区域生长（Region Growing）和模糊C均值聚类（FCM）是两种典型方法，适用于不同场景的分割需求。

区域生长算法通过选取种子点，根据像素相似性（如灰度、纹理）逐步合并相邻区域。这种方法适合目标与背景对比度明显的场景，但对初始种子点的选择较为敏感。

模糊C均值聚类（FCM）则是一种基于软划分的聚类技术，允许像素以概率形式属于多个类别。其优势在于处理边界模糊的图像，但计算复杂度较高。这两种方法在Matlab中均可通过矩阵运算高效实现，结合形态学后处理能进一步提升分割效果。

实际应用中需根据图像特性选择算法：区域生长适合医学图像等结构清晰的场景，而FCM更适用于自然图像中复杂纹理的分割。