【自编】基于C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的彩色图像分割的MATLAB代码

代码实现了基于C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的彩色图像分割。具体步骤如下：

1. 读取彩色图像，并将其转换为Lab颜色空间。
2. 从Lab颜色空间中提取a和b通道的信息，并将其转换为双精度格式。
3. 将Lab颜色空间中的a和b通道reshape为(m*n)*2的形式，方便后续处理。
4. 定义聚类的数量K（这里设定为3）。
5. 使用MATLAB的`fcm`函数进行C均值聚类，得到聚类中心和隶属度矩阵U。
6. 根据隶属度矩阵确定每个像素点的聚类标签。
7. 将分割结果reshape为图像大小，得到分割后的图像。
8. 显示分割后的图像和原始彩色图像。

通过这段代码，可以实现对彩色图像的C均值聚类分割，将图像分割为指定数量的聚类。这种方法在图像分割和聚类任务中有广泛的应用。


文件列表：
color_image_segmentation_with_fcm.m
tree.jpg

运行例图：



基于C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的彩色图像分割的MATLAB代码.rar (168.23 KB, 下载次数: 0, 售价: 100 积分)

2024-2-29 15:47 上传

点击文件名下载附件