基于FCM聚类算法的图像分割——matlab仿真

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本文介绍了基于模糊C均值（FCM）聚类算法的图像分割技术，该技术广泛应用于计算机视觉等领域。在matlab中，通过内置的fcm函数，实现了图像像素的聚类分割，通过迭代计算将图像分为预定类别，从而达到分割目的。通过matlab仿真，可以直观验证算法效果，具有较高的实用价值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于FCM聚类算法的图像分割——matlab仿真

图像分割是将一幅图像分成若干个区域，使得每个区域内具有一定的“相似性”，并与其他区域差异较大。图像分割技术在计算机视觉、医学影像、智能交通等领域具有广泛的应用价值。其中，基于模糊C均值（FCM）聚类算法的图像分割方法已经被广泛研究和应用。

FCM聚类算法是一种基于迭代的聚类算法，在图像分割中，将图像像素灰度值看作向量，通过迭代计算，将图像分为若干个类别，实现图像分割。在matlab中，我们可以使用自带的fcm函数进行实现。

代码实现如下：

% 读取图像
im = imread('test.jpg');
% 转换为二维矩阵
imdata = reshape(im

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