用FCM算法实现图像分割（图像源可以是灰度、索引和RGB图像

用FCM算法实现图像分割(图像源可以是灰度、索引和RGB图像

function fcmapp（file cluster_n）
% FCMAPP
% fcmapp（file cluter_n） segments a image named file using the algorithm
% FCM.
% [in]
%   file: the path of the image to be clustered.
%   cluster_n: the number of cluster for FCM.

eval（[‘info=imfinfo（‘‘‘file ‘‘‘）;‘]）;
switch info.ColorType
    case ‘truecolor‘
        eval（[‘RGB=imread（‘‘‘file ‘‘‘）;‘]）;
%       [X map] = rgb2ind（RGB 256）;
        I = rgb2gray（RGB）;
        clear RGB;
    case ‘indexed‘
        eval（[‘[X map]=imread（‘‘‘file ‘‘‘）;‘]）;
        I = ind2gray（X map）;
        clear X;
    case ‘grayscale‘
        eval（[‘I=imread（‘‘‘file ‘‘‘）;‘]）;
end;
I = im2double（I）;
filename = file（1 : find（file==‘.‘）-1）;
data = reshape（I numel（I） 1）;

tic
[center U obj_fcn]=fcm（data cluster_n）;
elapsedtime = toc;

%eval（[‘save（‘ filename int2str（cluster_n）‘.mat‘‘ ‘‘center‘‘ ‘‘U‘‘ ‘‘obj_fcn‘‘ ‘‘elapsedtime‘‘）;‘]）;
fprintf（‘elapsedtime = %d‘ elapsedtime）;

maxU=max（U）;
temp = sort（center ‘ascend‘）;
for n = 1:cluster_n;
    eval（[‘cluster‘int2str（n） ‘_index = find（U（‘ int2str（n） ‘:） == maxU）;‘]）;
    index = find（temp == center（n））;
    switch index
        case 1
            color_class = 0;
        case cluster_n
            color_class = 255;
        otherwise
            color_class = fix（255*（index-1）/（cluster_n-1））;
    end
    eval（[‘I（cluster‘int2str（n） ‘_index（:））=‘ int2str（color_class）‘;‘]）;
end;
filename = file（1:find（file==‘.‘）-1）;
I = mat2gray（I）;
%eval（[‘imwrite（I‘ filename‘_seg‘ int2str（cluster_n） ‘.bmp‘‘）;‘]）;
imwrite（I ‘temp\tu2_4.bmp‘）;
imview（I）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1625  2005-09-20 17:22  fcmapp.m

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