【图像分割】基于matlab形态学重建和过滤改进FCM算法（FRFCM）的图像分割【含Matlab源码 085期】

2024-06-03 14:12:32

⛄一、简介

首先，通过引入形态学重构操作将图像的局部空间信息纳入FRFCM中，以保证抗噪性和图像细节保留。其次，基于局部空间邻居和聚类中心内像素之间距离的成员资格分区的修改被仅依赖于成员资格分区的空间邻居的局部成员资格过滤所取代。与最新的算法相比，提出的FRFCM算法更简单且速度明显更快，因为无需计算局部空间邻居和聚类中心内像素之间的距离。另外，由于成员资格过滤能够有效地改善成员资格划分矩阵，因此对于噪声图像分割是有效的。在合成和真实世界的图像上进行的实验表明，与最新的图像分割算法相比，该算法不仅能获得更好的结果，而且所需的时间更少。

⛄二、部分源代码

clc
close all
clear all
%% parameters
cluster=3; % the number of clustering centers
se=3; % the parameter of structuing element used for morphological reconstruction
w_size=3; % the size of fitlering window
%% test a color image
f_ori=imread(‘3096.jpg’);
figure(1)
subplot(121);imshow(f_ori);title(‘原图’)
% GT=load(‘12003.mat’); % Ground Truth, download from ‘https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/resources.html’
f_ori=double(f_ori);
%% implement the proposed algorithm
tic
[_,U1,,~]=FRFCM_c(double(f_ori),cluster,se,w_size);
Time1=toc;
disp(strcat('running time is: ',num2str(Time1)))
f_ori;
f_seg=fcm_image_color(f_ori,U1);

subplot(122)
imshow(f_seg);title(‘分割后的图’)

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]朱凯俊.基于改进的FCM算法对图像分割的研究和应用[J].重庆工商大学学报(自然科学版). 2022,39(05)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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