基于Matlab的FCM侧扫声呐图像分割
基于Matlab的FCM侧扫声呐图像分割
声呐图像分割是一种常见的信号处理任务，用于从声呐图像中提取目标区域或特征。模糊C均值聚类（FCM）是一种常用的图像分割算法，可以有效地处理声呐图像。本文将使用Matlab编程语言，基于FCM算法实现声呐图像的分割。
首先，我们需要准备一幅声呐图像作为输入。声呐图像通常是灰度图像，表示水下物体的强度反射。在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，并将其转换为灰度图像。假设我们的声呐图像文件名为"sonar_image.png"，则可以使用以下代码加载图像：
% 读取声呐图像
sonarImage = imread('sonar_image.png');% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(sonarImage);本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！