FCM实现，模糊聚类的图像分割

资 源 简 介

FCM实现，模糊聚类的图像分割

详 情 说 明

FCM（模糊C均值聚类）是一种经典的模糊聚类算法，特别适用于图像分割这类边界不明确的任务。与传统的K均值聚类不同，FCM允许像素点以隶属度的形式归属于多个类别，更符合真实场景中物体边缘的模糊特性。

在图像分割场景中，FCM的核心是通过迭代优化隶属度矩阵和聚类中心。算法首先随机初始化聚类中心（通常代表不同的颜色或纹理特征），然后计算每个像素点与各中心的距离，并更新其隶属度值。这种软分类方式能有效处理灰度过渡区域，避免硬分割导致的锯齿边缘。

实际应用中，FCM对噪声敏感是其主要挑战。改进方向常包括结合空间信息（如邻域像素关系）或与其他分割方法（如水平集）进行混合优化。该算法在医学图像分析、遥感影像处理等领域展现出独特优势，尤其适合需要保留细节信息的场景。