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1、模糊聚类的图像分割实验报告班级：姓名：张宁陈文艺学号：实验一模糊聚类的图像分割一、实验目的通过模糊c-均值（FCM）聚类实现图像的分割。二、算法描述FCM聚类算法目标函数为：（1-1）如果表示每一个样本的维数，是一个矩阵；表示样本数目，通常表示图像像素数；表示聚类数目；是矢量隶属于第类的隶属度函数，满足且；聚类中心是矩阵，和更新等式分别为：（1-2）对于每一个模糊隶属度，由控制模糊度的权重指数；为相似性测度。其中：数据样本维数（灰度图像时为1）；像素点数目；像素特征（灰度图像时，表示灰度值）；图像分割类别数；像素点属于第类的隶属度；第类聚类中心。三、算法步骤及流程
2、图Step1：设置目标函数精度，模糊指数（通常取2），最大迭代次数；Step2：初始化模糊聚类中心；Step3：由式（1-2）更新模糊划分矩阵和聚类中心Step4：若或则结束聚类；否则，并转Step3；Step5：由所得得到各像素点分类结果。是否达到最大迭代次数是否是是否达到精度否显示最终分类结果四、试验程序function[IX2]=fcm(IM);%IM是输入的源图像%IX2是分类结果IM=imread('tu1.bmp');IM=IM(:,:,1);figure(1)imshow(uint8(IM))[maxX,maxY]=size(IM);IM=doubl
3、e(IM);IMM=cat(4,IM,IM,IM,IM);%初始化聚类中心（4类）cc1=7;cc2=70;cc3=180;cc4=240;ttFcm=0;while(ttFcm<15)ttFcm=ttFcm+1;c1=repmat(cc1,maxX,maxY);c2=repmat(cc2,maxX,maxY);c3=repmat(cc3,maxX,maxY);c4=repmat(cc4,maxX,maxY);c=cat(4,c1,c2,c3,c4);ree=repmat(0.,maxX,maxY);ree1=cat(4,ree,ree,ree,ree);dist
4、ance=IMM-c;distance=distance.*distance+ree1;daoshu=1./distance;daoshu2=daoshu(:,:,1)+daoshu(:,:,2)+daoshu(:,:,3)+daoshu(:,:,4);%计算隶属度udistance1=distance(:,:,1).*daoshu2;u1=1./distance1;distance2=distance(:,:,2).*daoshu2;u2=1./distance2;distance3=distance(:,:,3).*daoshu2;u3=1./distance
5、3;distance4=distance(:,:,4).*daoshu2;u4=1./distance4;%计算聚类中心zccc1=sum(sum(u1.*u1.*IM))/sum(sum(u1.*u1));ccc2=sum(sum(u2.*u2.*IM))/sum(sum(u2.*u2));ccc3=sum(sum(u3.*u3.*IM))/sum(sum(u3.*u3));ccc4=sum(sum(u4.*u4.*IM))/sum(sum(u4.*u4));tmpMatrix=[abs(cc1-ccc1)/cc1,abs(cc2-ccc2)/cc2,abs(c
6、c3-ccc3)/cc3,abs(cc4-ccc4)/cc4];pp=cat(3,u1,u2,u3,u4);fori=1:maxXforj=1:maxYifmax(pp(i,j,:))==u1(i,j)IX(i,j)=1;elseifmax(pp(i,j,:))==u2(i,j)IX2(i,j)=2;elseifmax(pp(i,j,:))==u3(i,j)IX2(i,j)=3;elseIX2(i,j)=4;endendend%判结束条件ifmax(tmpMatrix)<0.0001break;elsecc1=ccc1;cc2=ccc2;cc3=ccc3;cc4=
7、ccc4;endfori=1:maxXforj=1:maxYifIX2(i,j)==1IMMM(i,j)=240;elseifIX2(i,j)==3IMMM(i,j)=180;elseifIX2(i,j)==2IMMM(i,j)=70;elseIMMM(i,j)=7;endendend%显示每次聚类分割结果figure(2);imshow(uint8(IMMM));endfori=1:maxXforj=1:maxYifIX2(i,j)==4IMMM(i,j)=240;elseifIX2(i,j)==3IMMM(i,j)=180;elseifIX2(i,j)==2I
8、MMM(i
