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    发布日期: 2021-06-10
  • 语言: Matlab
  • 标签: 算法  

资源简介

模糊C均值聚类图像分割算法matlab实现模糊C均值聚类图像分割算法matlab实现模糊C均值聚类图像分割算法matlab实现

资源截图

代码片段和文件信息

clear all%清除workspace中的所有变量
I=imread(‘4.bmp‘);%读入图像文件
figure(1);           
imshow(I);title(‘原图像‘); %显示原来的图像
count=imhist(I);   %灰度频率
[mn]=size(I);%测矩阵的大小
h=count/(m*n)%求灰度级数
V1=zeros(2);     %确定对称矩阵A
V2=zeros(2);
U1=zeros(2256);   %设定分区矩阵U
m1=2;              %确定加权指数m
V1(1)=20;          %初始化聚类中心V,C=2
V1(2)=250;
l=length(h)
I=double(I);%转换变量的类型
diedai=1;
while (diedai==1) 
    for i=1:l      %修改迭代过程中的分区矩阵
         if (i-V1(1))^2>0.01&(i-V1(2))^2>0.01
             tep1=(i-V1(1))^2;
             tep2=(i-V1(2))^2;
             U1(1i)=1.0/(1+(tep1/tep2)^(1.0/(m1-1)));
             U1(2i)=1.0/(1+(tep2/tep1)^(1.0/(m1-1)));
         else
             if (i-V1(1))^2<0.01
                U1(1i)=1.0;
             else
                U1(2i)=0.0;
             end
             if (i-V1(2))^2<0.01
                U1(1i)=0.0;
             else
                U1(2i)=1.0;
             end 
         end
     end
     tep1=0.0;
     tep2=0.0;
     tep3=0.0;
     tep4=0.0;
     for i=1:l     %求迭代过程中的聚类中心
         tep1=tep1+h(i)*(i)*U1(1i)^m1;
         tep2=tep2+h(i)*U1(1i)^m1;
         tep3=tep3+h(i)*(i)*U1(2i)^m1;
         tep4=tep4+h(i)*U1(2i)^m1;
     end
     V2(1)=tep1/tep2;
     V2(2)=tep3/tep4;
     if (V1(1)-V2(1))^2<0.01&(V1(2)-V2(2))^2<0.01   
         diedai=0; %迭代停止判断  阈值取ε=0.01
     else
         V1(1)=V2(1);
         V1(2)=V2(2);
     end
end
 
I1=zeros(mn);   % m n 为图像的尺度
for i=1:m        % 二值化图像
    for j=1:n
        if (I(ij)-V2(1))^2>(I(ij)-V2(2))^2     % 距离聚类中心近,则将二值图数值置为1(250), 否则,置为0(黑色)   
            I1(ij)=250;   
        else I1(ij)=0;                      
        end
    end
end
figure(2);
I1=uint8(I1);   % 转换为无符号型整数 8表示8位二进制整数  范围0~255
imshow(I1);title(‘分割后的图像‘);   %显示分割后的图像

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1975  2009-05-19 16:33  新建文件夹 (5)\FCM.m

     目录          0  2010-04-19 11:14  新建文件夹 (5)

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                 1975                    2


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