文章介绍了模糊C均值（FCM）算法在图像分割中的应用，详细阐述了FCM如何通过聚类实现图像的模糊分割，并提供了基于MATLAB的实现源代码。FCM算法能有效处理模糊和混合区域，通过多次运行可以选择最优分割结果。
图像分割是计算机视觉和图像处理领域的一个重要任务，其目标是将图像分成具有相似特征的不同区域。模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法之一，其中模糊C均值（FCM）算法是最为常见和经典的模糊聚类算法之一。本文将介绍基于MATLAB的FCM算法在图像分割中的应用。
FCM算法是一种基于聚类的方法，通过将数据点划分到不同的聚类中心来实现图像分割。与传统的K均值聚类算法不同，FCM算法将每个数据点分配到每个聚类的概率上，而不是简单地分配到一个聚类中心。这使得FCM算法在处理图像中模糊和混合区域时更加有效。
下面是基于MATLAB实现的FCM图像分割算法的源代码：
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
grayImage =
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