基于FCM的图像分割matlab源代码

资 源 简 介

基于FCM的图像分割matlab源代码

详 情 说 明

模糊C均值聚类（FCM）是图像分割中常用的无监督学习方法，尤其适用于医学图像等边界模糊的场景。其核心思想是通过迭代优化目标函数，将像素点以模糊隶属度的形式分配到不同类别中。Matlab的矩阵运算特性使其成为实现FCM算法的理想工具。

算法流程主要包含以下步骤：首先初始化聚类中心和隶属度矩阵，随后交替更新隶属度（基于像素与聚类中心的距离）和聚类中心（加权平均计算），直到目标函数收敛。与硬聚类（如K-means）不同，FCM允许单个像素以不同隶属度属于多个类别，这种软划分特性对含噪声图像更具鲁棒性。

在实际应用中需注意两个关键参数：聚类数目C（通常根据先验知识设定）和模糊指数m（控制分割模糊程度，一般取1.5-2.5）。Matlab实现时可通过内置矩阵运算避免显式循环，显著提升执行效率。对于初学者，建议先用灰度图像测试，再扩展至多通道数据。