欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理进阶版②付费专栏Matlab图像处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、模糊聚类算法FCM简介1 前言图像分割是图像进行后续分析处理的基础它将图像分成不同特征部分并获得所需目标广泛应用于诸多领域彩色多目标图像具有更为丰富的图像信息目标色彩较多且同一色彩的目标有时具有不连续性图像分割方法中比较常见的有阈值法、边缘检测法以及边界跟踪法等这类方法并不能取得有效的分割近年来不少学者用聚类算法对图像进行分割并取得了一定成果随着模糊理论的出现模糊C均值聚类FCM分割算法由于其高效简捷得到了广泛应用它能够将所需分割图像的信息进行很好的保留但FCM聚类会出现局部最优、对噪声和孤立点敏感等基于此国内外学者提出了许多FCM改进算法和相关图像处理方法许超结合粒子群算法和FCM进行图像分割能够实现彩色图像的准确分割比FCM分割结果更好胡学刚等人针对FCM聚类的不足采用区域分裂合并法实现了彩色图像的自适应分割取得了良好的分割结果并提高了抗噪性能邱磊等人将图像在HIS颜色空间采用邻域均值进行FCM聚类实现了噪声图像的处理邓廷权等人将模糊Histon直方图用于模糊C聚类中实现了图像的自适应模糊C均值聚类FCM算法。2 模糊C均值聚类FCM算法FCM算法是J.C.Bezdek[6]引入的基于模糊理论的常用聚类算法它使类内数据对象的相似度达到最大类间数据对象的相似度达到最小它是在传统划分C均值聚类的基础上进行的改进根据图像像素隶属聚类中心的程度实现样本的划分在图像分割中得到了较普遍的使用但该算法起始聚类中心具有不确定性图像聚类效果对其敏感会出现局部最优现象.FCM算法思想对图像聚类中心进行初始化后根据公式求解图像中各像素对聚类中心的隶属度与新的聚类中心以使目标准则函数实现最优FCM算法的目标函数为:FCM算法流程1初始化vi,c和m;2根据公式3更新隶属度矩阵U.3根据公式4更新聚类中心4不断迭代直到‖vi1-vi‖εε0反之继续执行步骤2).⛄二、部分源代码%% 程序分享%--------------------------------------clearclose allclc%% %%%%%%%%%%%%%%%图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Iimread(‘3096.jpg’);if size(I,3) 3Irgb2gray(I);elseendIim2double(I);figure;imshow(I);title(‘(a)原始图像’)% II;%不加噪声%Iimnoise(I,‘speckle’,deta_2);% Iimnoise(I,‘salt pepper’,0.05); %加噪图% Iimnoise(I,‘gaussian’,0,0.01); % 加高斯噪声figure;imshow(I);title(‘(b)加噪图像’);imwrite(I,‘2.jpg’);[m,n]size(I);%k 聚类数目k2;% k3;I4 I(; %% 将图像灰度按列排列%% ------------------------ fcm算法------------------------fcm_spatial_mean_labelzeros(m*n,1);tcputime;tic;[O2, U2, obj_fcn2] fcm(I4, k);toc;time_fcm_spatial_meancputime-t;%% 最大隶属度原则maxU2 max(U2); %隶属度最大for j1:kindex find(U2(j, maxU2); %隶属度最大对应的像素位置fcm_spatial_mean_label(index) j;endlabels2reshape(fcm_spatial_mean_label,[m n]);labels2uint16(labels2);%% 显示聚类分割图labels2(find(labels21))0;labels2(find(labels22))255;labels2(find(labels23))180;labels2(find(labels24))100;labels2uint8(labels2);figure;imshow(labels2,[]);title(‘©聚类分割图’);imwrite(labels2,‘3.1.tiff’,‘tiff’,‘Resolution’,300);%输出结果保存为tif图片⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合