基于形态学重建和过滤改进FCM算法实现图像分割

基于形态学重建和过滤改进FCM算法实现图像分割

图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是将图像划分为具有相似特征的区域。在本文中，我们将介绍一种基于形态学重建和过滤改进模糊C均值（FCM）算法的图像分割方法，并提供相应的MATLAB代码。

1. 引言
   图像分割在图像处理和分析中具有广泛的应用，如目标检测、医学图像分析、计算机视觉等。传统的基于阈值的方法在处理复杂图像时存在一定的局限性，因此研究人员提出了许多更加高级和有效的图像分割算法。其中，形态学重建和FCM算法是两种常用的方法，在结合使用时可以取得更好的分割效果。

2. 形态学重建
   形态学重建是一种基于形态学操作的图像处理技术，它可以通过膨胀和腐蚀操作实现对图像的重建和去噪。在图像分割中，形态学重建可以用于去除小的噪点和连接分离的图像区域，从而提高分割结果的准确性。

下面是基于形态学重建的图像分割MATLAB代码的示例：

% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');

% 二值化
threshold &#
1
2
3
4