基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割

基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割

CT（Computed Tomography）图像分割是医学图像处理领域的重要任务之一，它的目标是将CT图像中的组织结构或病灶区域与背景进行有效的分离。模糊聚类（Fuzzy Clustering）算法是一种常用的图像分割方法，其中模糊C均值（FCM）算法是最经典的一种。本文将介绍基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法在MATLAB中的实现。

首先，我们需要了解CT图像分割的基本原理。CT图像是通过X射线扫描获得的，每个像素的灰度值代表了其对应位置的组织密度。图像分割的目标是找到组织结构或病灶区域的区域边界，以便进行后续的定量分析和诊断。

接下来，我们将介绍模糊C均值（FCM）算法的原理及其在CT图像分割中的应用。FCM算法基于模糊集合理论，它将每个像素与多个聚类中心关联，并为每个像素分配隶属度。FCM算法的目标是最小化聚类中心与像素之间的平均距离，从而实现聚类的最优化。

在MATLAB中，我们可以使用以下代码实现基于FCM的CT图像分割：

% 读取CT图像
image = imread('ct_image.png')