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、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、备注
完整代码或者代写添加QQ2449341593
往期回顾>>>>>>
【Matlab 024期】【图像处理1】Matlab图像处理教程系列之图像压缩
【Matlab 025期】【图像处理2】Matlab图像处理教程系列之图像分割（一）
【Matlab 026期】【图像处理3】Matlab图像处理教程系列之图像分割（二）
【Matlab 029期】【图像处理4】Matlab指纹识别
【Matlab 030期】【图像处理5】银行卡号识别matlab源码
【Matlab 074期】【图像处理6】【图像聚类】基于FCM和改进的FCM脑部CT图像聚类处理
【Matlab 075期】【图像处理7】【图像评价】基于CCF算法的图像质量评价
【Matlab 076期】【图像处理8】【图像增强】基于局部对比度增强的CLAHE算法 --直方图增强
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