基于Matlab的双图像模糊C+-均值分割算法及源代码实现

基于Matlab的双图像模糊C±均值分割算法及源代码实现

图像分割一直是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，而利用图像处理技术进行图像分割也逐渐成为了一种常见的方法。本文将介绍一种基于Matlab的双图像模糊C±均值分割算法，并提供相应的源代码实现。

算法原理

该算法的流程大致如下：

1. 对两幅输入图像进行高斯模糊处理，得到模糊图像；
2. 将模糊图像进行C均值聚类，得到两个聚类结果；
3. 利用C±均值算法，获得两个聚类结果中最佳的聚类结果；
4. 根据最佳聚类结果对原始图像进行分割。

算法实现

利用Matlab可以轻松实现该算法。以下是完整的Matlab源代码实现：

clear;
close all;

%读取图像，RGB转灰度
img1 = rgb2gray(imread('image1.jpg'));
img2 = rgb2gray(imread('image2.jpg'));

%高斯模糊
kernel_size = 5;
sigma = 1.5;
kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);
blur_img1 = imfilter(img1, kernel);
blur_img2 = imfilter(img2, kernel);

%C均值聚类
K = 2;
ma