FuzzConn算法的Matlab代码，利用模糊连通度实现图像分割。

简介：
该资源包含用于计算二维图像中绝对和相对模糊连接，以及图像森林变换的MATLAB代码，具体包括FuzzConnMatlab和Mex代码。这些代码最初是在2008年秋季在Uppsala大学图像分析中心教授计算机辅助图像分析II课程时，作为实验室作业编写的。随后，在[1]中，实际上也采用了相同的代码进行骨骼分割。如果您认为这些代码对您的工作有所帮助，并希望给予认可，请务必引用[1]。文件afc.m基于[3]中的kFOEMS提供了绝对模糊连接性的实现。同时，文件adjacency.m和affinity.m则根据[2]的算法计算了邻接度和亲和度。此外，文件fctest.m提供了关于如何有效利用提供的函数以及如何确定模糊连接组件的详细示例。irfc.m文件则依据[4]中的kIR-MOFS方法，实现了迭代相对模糊连接性。该函数通过多次调用afc.ma来将图像分割成由至少两个类组成的多个种子定义的组件，等级由种子编号（从1开始）来指示。最后，文件ift.m提供了基于[5]的图像森林变换（IFT）的实现方式；尽管IFT遵循了标准流程（即优先选择），但它与IRFC非常相似且无需迭代处理，因此更具优势。文件fctest2.m也提供了一个示例，展示了如何利用提供的函数来进行相对模糊分析。