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基于模糊C均值聚类的图像自适应阈值分割系统（MATLAB实现）
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资 源 简 介
本MATLAB项目采用模糊C均值聚类算法实现图像智能分割，通过动态计算最优聚类中心自动生成分割阈值。相比传统Otsu方法，能更有效处理灰度过渡平滑和噪声图像，显著提升复杂场景的分割精度。
详 情 说 明
基于模糊C均值聚类的图像自适应阈值分割系统
项目介绍
本项目实现了一种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means, FCM)的自适应图像阈值分割算法。系统通过分析图像灰度直方图，采用模糊聚类技术对像素进行智能分类，能够有效处理灰度过渡平滑、噪声干扰明显的复杂图像。与传统Otsu方法相比，本系统在保持边界准确性的同时，对不均匀光照和噪声具有更好的鲁棒性。功能特性
- 智能阈值分割：利用FCM算法动态计算最优聚类中心，实现像素的模糊分类
- 自适应优化：根据图像特性自动生成最佳分割阈值，无需手动干预
- 多参数调节：支持聚类数量、最大迭代次数、模糊因子等参数灵活配置
- 结果可视化：提供聚类中心收敛过程图表，便于算法分析和调试
- 格式兼容：支持JPEG、PNG、BMP等多种常见图像格式
使用方法
- 基本使用：直接运行主程序，系统将自动处理默认测试图像
- 自定义图像：修改图像路径参数，加载待处理的灰度图像
- 参数调整：可根据需要设置聚类数量（通常2-4类）、最大迭代次数（默认100）、模糊因子（默认2.0）
- 结果获取：程序输出二值化图像、最佳阈值数值及可选的可视化图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox图像处理工具箱
- 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大尺寸图像）
