在matlab中绘制FCM聚类后的灰度图像和彩色图像的最大隶属度图

在MATLAB中，当你使用Fuzzy C-Means (FCM) 聚类算法对图像进行处理后，通常会生成两类结果：灰度图像和表示每个像素归属程度（也称作“隶属度”）的矩阵。为了可视化这些信息，你可以按照以下步骤创建最大隶属度图：

1. **FCM聚类**:
- 使用`imsegkmeans`函数对图像进行模糊C均值聚类，它会返回簇中心（`centroids`）和每个像素点的隶属度矩阵（`membership`）。

   [centroids, membership] = imsegkmeans(gray_image, num_clusters);

`gray_image`是你的输入灰度图像，`num_clusters`是你希望得到的聚类数目。

2. **灰度图像**:
- 将聚类结果应用到原始图像上，得到每个像素所属的簇ID，可以转化为相应的颜色（如红色、绿色等）。

   clusteredImage = reshape(membership, size(gray_image));

3. **最大隶属度图**:
- 创建一张显示每个像素最大隶属度的地图，可以使用`imagesc`函数。如果需要展示的是簇中心对应的颜色，可以用`colormap`设置颜色映射，然后使用`imagesc(centroids)`。

4. **绘制**:
- 可以分别画出灰度图像和最大隶属度图，比如：

   figure;
   subplot(1, 2, 1), imshow(clusteredImage), title('Clustered Image');
   subplot(1, 2, 2), imagesc(reshape(max(membership, [], 2), [])), colormap(jet), title('Max Membership Map');