灰度拉伸
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基于灰度拉伸与FCM聚类的图像增强与分割系统
本项目旨在构建一个集成图像预处理与自动分割功能的MATLAB仿真平台。系统首先利用灰度拉伸技术对输入图像进行对比度增强，通过线性或非线性映射将原始图像中较窄的像素灰度范围扩展到完整的动态范围，使图像的细节信息更加突出。随后，引入直方图均衡化算法，通过计算像素累积分布函数来实现灰度值的重分布，使得处理后的图像直方图趋于均匀，从而显著改善光照不均导致的问题。项目的核心部分采用了模糊C均值（FCM）聚类算法，该算法通过迭代优化目标函数，计算每个像素点对于不同聚类中心的隶属度，实现了对图像中复杂背景与目标的精确分
