基于模糊聚类算法的图像分割——Matlab实现

基于模糊聚类算法的图像分割——Matlab实现

图像分割是图像处理中的一项重要任务，其目的是将图像按照不同的特征分成若干个互不重叠的区域，以达到对图像的理解和识别。其中，模糊C-means(FCM)算法是常用的无监督图像分割算法之一。

本文将介绍如何使用Matlab实现基于模糊聚类算法的图像分割，以下是完整的Matlab源代码实现：

clc;
clear;
close all;

%% 读取图像
I = imread('lena512.bmp');
figure,imshow(I);
title('原始图像');

%% 转成灰度图像，统一数据类型
I = double(rgb2gray(I));

%% 参数初始化
m = 2; % 模糊指数
epsilon = 0.01; % 控制停止迭代的精度
max_iter = 100; % 最大迭代次数
num_clusters = 4; % 聚类数量
[N,M] = size(I); % 图像大小

%% 初始化隶属度矩阵U（Uij为第i个像素隶属于第j个聚类的隶属度）
U = rand(num_clusters,N*M); % 随机生成隶属度矩阵
U_sum = sum(U); % 求每列之和
U = U./U_sum(ones(num_clusters,1),:); % 将每列归一化

%% 迭代求解
for iter = 1:max_iter
    % 计算聚类中心
    u_m = U.^m; % 模糊化
    C = u_m*I(:,:)./sum(u_m,2); % 计算聚类中心
    
    % 计算距离矩阵
    D = zeros(num_clusters,N*M);
    for k = 1:num_clusters