基于模糊C均值聚类的图像分割算法IFCM的matlab实现

基于模糊C均值聚类的图像分割算法IFCM的matlab实现

图像分割是图像处理中十分重要的一个环节，它将图像分成若干子区域，使得每个子区域内部灰度、颜色等特征相似，而不同子区域之间的特征差异显著。在这个过程中，自动寻找合适的分割阈值以及合理的分割方式是至关重要的。

本文将介绍一种基于模糊C均值聚类的分割算法——IFCM，并用matlab代码实现。

1. 算法思想

IFCM是直觉模糊C均值聚类算法的一种变体。其基本思想是：对于给定的图像数据，将其看作由许多隶属于不同聚类的模糊元素组成的集合。通过模糊化每个像素点到各个聚类的隶属度，再根据更新公式迭代调整聚类中心和隶属度，最终实现图像分割。IFCM可以认为是FCM（模糊C均值聚类）算法在初始点的设置上做了改进，从而能够更稳定地收敛于全局最优解。

2. 算法流程

IFCM算法的流程如下：

（1）初始化：随机设置聚类中心 c j c_j