fcm_s matlab

%directly adjacent pixel classification into C-means clustering algorithm
%function [IX2]=fcm_s（IM）;
%IM is the input source image
%IX2is the result of classification
IM=imread（‘Picture_13.jpg‘）;
figure（1）
subplot（221）imshow（uint8（IM））title（‘source image‘）;

IM=IM（::1）;
subplot（222）imshow（uint8（IM））title（‘gray image‘）;
[maxXmaxY]=size（IM）;%size of the image
%IM = imnoise（IM‘salt & pepper‘0.02）;
IM=imnoise（IM‘gaussian‘00.002）;
IM=double（IM）;

IMM=cat（3IMIMIM）;
%initialize the cluster center（3class）
cc1=20;
cc2=130;
cc3=240;
ttFcm=0;%the number of clustering at most 5 times
while（ttFcm<15）
    ttFcm=ttFcm+1;
    c1=cc1*ones（maxXmaxY）;
    c2=cc2*ones（maxXmaxY）;
    c3=cc3*ones（maxXmaxY）;
    c=cat（3c1c2c3）;
    
    a=[111;101;111];