matlab 【图像分割】C均值聚类C

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⛄一、C均值聚类C_FCM图像分割简介

FCM聚类算法目标函数为： 算法的功能是将图像用C（聚类数）种颜色表示的灰度图表示出来。

算法步骤 实验步骤描述： Step1：设置目标函数精度，模糊指数（通常取2），最大迭代次数； Step2：初始化模糊聚类中心； Step3：由式（1-2）更新模糊划分矩阵和聚类中心 Step4：若或则结束聚类；否则，并转Step3； Step5：由所得得到各像素点分类结果。

算法框图为：

⛄二、部分源代码

function[IX2]=fcm4(IM) %IM是输入的原图像 %IX2是分类结果 tmp=imread(‘a.jpg’); tmp=tmp(:,:,1); IM=double(tmp);

[maxX,maxY]=size(IM);

IMM=cat(4,IM,IM,IM,IM); %初始化聚类中心（4类） cc1=8; cc2=80; cc3=150; cc4=220;

ttFcm=0;

while(ttFcm<31) ttFcm=ttFcm+1;

c1=repmat(cc1,maxX,maxY);

c2=repmat(cc2,maxX,maxY);

c3=repmat(cc3,maxX,maxY);

c4=repmat(cc4,maxX,maxY);

c=cat(4,c1,c2,c3,c4);

ree=repmat(0.000001,maxX,maxY);

ree1=cat(4,ree,ree,ree,ree);

distance=IMM-c;

distance=distance.*distance+ree1;

daoShu=1./distance;

daoShu2=daoShu(:,:,:,1)+daoShu(:,:,:,2)+daoShu(:,:,:,3)+daoShu(:,:,:,4);

%计算隶属度u

distance1=distance(:,:,:,1).*daoShu2;

u1=1./distance1;

distance2=distance(:,:,:,2).*daoShu2;

u2=1./distance2;

distance3=distance(:,:,:,3).*daoShu2;

u3=1./distance3;

distance4=distance(:,:,:,4).*daoShu2;

u4=1./distance4;

%计算聚类中心z

ccc1=sum(sum(u1.*u1.*IM))/sum(sum(u1.*u1));

ccc2=sum(sum(u2.*u2.*IM))/sum(sum(u2.*u2));

ccc3=sum(sum(u3.*u3.*IM))/sum(sum(u3.*u3));

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本 2014a

2 参考文献 [1]许永峰,张书玲.多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法[J].计算机工程与应用. 2008,(11)

3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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