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图像模糊聚类以及图像分割技术，如FCM和FLICM，等价于多种方法。

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简介：
该项目包含MATLAB代码开发、图形用户界面（GUI）设计以及一篇相关的学术论文。所使用的MATLAB版本为2017a。它是一个为期一学期的课程设计，重点在于对七种不同模糊聚类图像分割算法的比较分析和评估，具体包括HCM、FCM、FCMS、FCMS1、FCMS2、EnFCM以及FLICM。

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  • 基于FCM和FLICM的模糊聚类图像分割方法
    优质
    本文提出了一种结合FCM（Fuzzy C-means）与FLICM（Fuzzy Local Intensity-based Clustering Method）的新型模糊聚类算法，用于改善图像分割效果。通过融合局部强度信息，该方法能够有效处理图像中的噪声和复杂背景问题，提高分割精度及鲁棒性。 这段课程设计使用MATLAB 2017a完成，包括了Matlab代码编写、GUI设计以及相关论文撰写。研究内容是对七种模糊聚类图像分割方法进行比较分析：HCM、FCM、FCMS、FCMS1、FCMS2、EnFCM和FLICM。
     
  • FLICM图像分割算法_基于模糊聚类的空间信息处理_patternrecognition_FGFCM_flicm
    优质
    本研究提出了一种名为FLICM的新型图像分割算法，结合了FGFCM方法的优点，并引入空间信息处理技术以提高模式识别精度。 FGFCM算法是一种基于局部空间信息直方图模糊聚类的图像分割方法，出自论文《Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation》。
     
  • FLICM的图像分割方法
    优质
    FLICM是一种先进的图像分割技术，通过融合局部与全局信息来提高分割精度和效率，适用于多种复杂场景下的图像处理。 FLICM算法是一种基于局部空间信息模糊聚类的鲁棒图像分割算法。该算法出自论文A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm（IEEE Transactions on Image Processing 19(5) 2010, pp. 1328-1337，doi: 10.1109/TIP.2010.2040763）。FLICM算法使用Matlab R2018b编写，并采用矩阵计算方式实现。
     
  • 【图像分割】利用模糊聚类FCM及优化算法进行CT图像分割的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供基于模糊C均值(FCM)算法及其优化方法实现的CT医学影像自动分割的MATLAB源码，适用于科研与教学。 基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割的Matlab代码。
     
  • 基于聚类技术的纹理图像分割方法
    优质
    本研究提出了一种利用聚类算法进行纹理图像分割的新方法，能够有效识别和分离复杂场景中的不同材质区域。 利用聚类技术实现纹理图像分割： a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic），对每个像素提取纹理特征向量。（可以采用课堂讲授的方法或自行查找资料进行特征提取） b）使用聚类算法（推荐k-均值聚类方法）对所得到的特征向量空间中的点进行分类。类别数可根据图像中实际存在的纹理类型来确定。最后将每个像素所属的类别标签转换成图像形式显示，如下图所示。（其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。
     
  • 基于聚类技术的医学图像分割方法
    优质
    本研究探讨了一种利用聚类算法优化医学图像自动分割的新方法，通过改进的数据处理技术和高效的分类策略，提高临床诊断中对复杂影像数据的理解与分析能力。 该程序为M文件，在MATLAB环境中运行，并可转换为C++代码执行。其功能是实现医学图像的自动分割。
     
  • 【图像分割】利用FCM及优化模糊聚类算法进行脑部CT图像分割的MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一套基于FCM（Fuzzy C-means）和优化模糊聚类算法实现脑部CT图像自动分割的MATLAB代码，适用于医学影像处理领域的研究与应用。 【图像分割】基于FCM和改进的模糊聚类FCM实现脑部CT图像分割matlab源码 本段落档介绍了如何使用FCM（Fuzzy C-means）算法及其改进版本进行脑部CT图像的分割，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过这些方法，可以更准确地识别和区分不同类型的组织结构，提高医学影像分析的质量和效率。
     
  • 改进的模糊聚类图像分割算法EnFCM_图像聚类_EnFCM算法.zip
    优质
    本资源包含一种改进的模糊C均值（FCM）算法——EnFCM，用于优化图像分割。通过引入新的隶属度函数和目标函数更新规则，提高算法对噪声的鲁棒性及分割精度。 EnFCM_加强模糊聚类图像分割算法、Enfcm_图像聚类、EnFCM算法.zip
     
  • 改进的FCM模糊聚类在图像分割中的应用.zip
    优质
    本研究探讨了改进的FCM（Fuzzy C-means）算法在图像分割领域的应用，通过优化传统FCM方法，提升了图像处理的准确性和效率。 该课程设计使用MATLAB 2017a完成，包括matlab代码编写、GUI设计以及相关论文撰写。研究内容是对七种模糊聚类图像分割方法进行比较和分析，这七种方法分别是HCM、FCM、FCMS、FCMS1、FCMS2、EnFCM和FLICM。
     
  • 基于邻域限制的模糊聚类图像分割方法
    优质
    本研究提出了一种基于邻域限制的模糊聚类算法，用于改进图像分割效果。该方法通过引入空间信息增强传统FCM算法，有效解决了噪声干扰和初始值敏感问题，提高了复杂背景下目标区域的识别精度与稳定性。 针对基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割算法存在的问题——仅使用像素灰度信息、噪声抑制效果不佳以及鲁棒性较低的情况，提出了一种改进方法：在原始FCM算法的基础上引入了像素邻域信息约束，并通过自适应调节控制该约束强度。具体来说，在模糊目标函数中加入这一新因素后，可以优化迭代更新聚类中心和隶属度矩阵的过程，从而使得最终的分割效果更加精确且具有更好的鲁棒性。实验验证显示，改进后的算法不仅提高了图像分割精度，还增强了对噪声的抵抗能力。