本文介绍了使用Matlab实现的关键像素点模糊C均值（FLICM）算法在计算机视觉中的图像分割应用。FLICM通过模糊化处理像素点，将它们分配到不同类别，适用于目标检测、图像理解和医学图像处理等领域。
基于Matlab的关键像素点FLICM图像分割
图像分割是计算机视觉领域的重要任务之一，它在许多应用中起到关键作用，如目标检测、图像理解和医学图像处理等。在本篇文章中，我们将介绍一种基于Matlab的关键像素点模糊C均值（FLICM）算法，用于图像分割。
FLICM算法是一种基于模糊逻辑的图像分割方法，它通过对像素点进行模糊化处理，将每个像素点划分到不同的类别中。该算法将图像分割问题转化为一个优化问题，并通过迭代的方式逐步优化分割结果。
下面是基于Matlab实现的关键像素点FLICM图像分割的源代码：
function [segImage, U] = flicm(image, numClusters, fuzzin
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