西安建大本科生：FCM图像分割算法课程设计与改进研究

本篇课程设计论文主要围绕"基于FCM的图像分割算法研究"展开，针对西安建筑科技大学信息与控制工程学院通信工程专业的本科生程适进行的课程设计任务。课程名称为通信技术课程设计，指导教师为周军妮，时间为2022年9月2日。 该研究聚焦在图像分割这一关键应用领域，图像分割是通过将图像分解成具有特定特征的区域，从而识别和提取有用目标的过程。传统的硬均值算法（HCM）和模糊均值FCM算法作为基础，论文指出由于图像本身的不确定性，模糊聚类方法如FCM_S、FCM_S1、FCM_S2、EnFCM和FLICM等被引入，以改善传统方法的不足。这些改进算法考虑了模糊因子，结合了局部空间信息和灰度级信息，以提高图像分割的精度和适应性。 FCM算法在优化过程中，通过引入模糊度使得数据点的隶属度不再严格归一化，允许数据点同时属于多个类别，从而减少了因噪声和边缘效应导致的误分。而FCM_S系列算法和EnFCM则在FCM的基础上进一步细化，考虑了邻域信息，提高了分割的局部一致性。FLICM则结合了全局和局部信息，提升了算法的鲁棒性。 论文的核心内容包括算法的理论介绍、改进方法的详细描述、以及这些改进算法在实际图像分割中的应用和实验结果。实验结果显示，新型的图像分割算法在保持良好分割效果的同时，能够更好地处理图像中的复杂性和不精确性问题。关键词如模糊聚类、图像分割、FCM灰度级、直接邻域等，突出了论文的核心研究内容。 这个课程设计不仅涵盖了FCM算法的基本原理和改进版本，还展示了如何将其应用于图像分割的实际问题中，并通过实验验证了其有效性。这是一份深入理解和实践图像处理技术的重要学习材料，对于本科生来说，有助于提升他们对图像处理和模糊聚类理论的理解，以及编程实现和问题解决的能力。