基于局部空间信息的模糊聚类（FLICM）算法在图像分割中的应用及MATLAB源码

基于局部空间信息的模糊聚类（FLICM）算法在图像分割中的应用及MATLAB源码

图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一，它旨在将图像分成具有相似特征的区域。FLICM（Fuzzy Local Information C-Means）是一种基于模糊聚类的图像分割算法，它利用图像中的局部空间信息来提高分割的准确性。本文将介绍FLICM算法的原理，并提供MATLAB源码实现。

FLICM算法的核心思想是将图像中的每个像素点表示为一个模糊集合，其中包含了该像素点属于每个类别的隶属度。算法通过最小化目标函数来确定每个像素点的隶属度和聚类中心。具体而言，FLICM算法的目标函数包含两部分：数据项和正则化项。数据项表示了像素点与各个聚类中心之间的距离，而正则化项则利用局部空间信息来约束相邻像素点的隶属度之间的差异。

下面是FLICM算法的MATLAB源码实现：

function [membership, centers] = FLI