基于直觉模糊聚类的图像分割IFCM Matlab代码

基于直觉模糊聚类的图像分割IFCM Matlab代码

图像分割是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域中的关键技术。它旨在将图像划分为多个不同的区域，以便更好地理解、处理和分析图像。在本文中，我们将介绍一种基于直觉模糊聚类的图像分割方法，并提供相应的 Matlab 代码。

该方法基于直觉模糊C均值聚类(IFCM)算法，通过对图像进行模糊化，并使用C均值聚类进行分割。模糊化产生的模糊程度能够反映图像中像素点之间的相似性关系，在C均值聚类中起到重要作用。

Matlab 代码如下：

function [segImg, objCnt] = IFCM(img, clusterCnt, expo)
% img: 输入图像
% clusterCnt: 聚类数目
% expo: 指数

% 初始化隶属度 u
U = rand(clusterCnt, size(img,1)*size(img,2));
for i = 1:size(img,1)*size(img,2)
    U(:,i) = U(:,i)./sum(U(:,i));
end

%迭代聚类过程
while true
    %根据当前计算隶属度更新聚类中心
    C = zeros(clusterCnt, 1);
    imgU = img(:)*ones(1,clusterCnt);
    for j=1:clusterCnt
        C(j) = sum((U(j,:).^expo).*img(:))/sum(U(j,:).^expo);
        imgU(:,j) = (img(:)-C(j)).^2;
    end
    %更新隶属度 u
    U_new = zeros(size(U));
    fo