本文介绍了一种基于空间信息的模糊均值聚类算法在图像分割中的应用，结合颜色和空间信息，利用MATLAB实现迭代更新聚类中心和隶属度，以达到优化分割效果。通过调整参数和迭代次数，可以适应不同分割需求。
基于空间信息的模糊均值聚类算法实现图像分割
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是将图像划分为不同的区域或对象。空间信息是图像分割中的一个重要考虑因素，它可以帮助识别不同的区域和边界。在本文中，我们将介绍如何使用基于空间信息的模糊均值聚类算法来实现图像分割，并提供相应的MATLAB代码。
模糊均值聚类是一种经典的聚类算法，它在图像分割中具有广泛的应用。该算法基于模糊理论，将每个像素分配到不同的类别，并且每个像素可以属于多个类别，具有一定的隶属度。在图像分割中，我们将像素的颜色信息和空间信息结合起来，以获得更好的分割结果。
下面是基于空间信息的模糊均值聚类算法的MATLAB实现代码：
% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');
% 参数设置
num_clusters = 3
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