请教Matlab怎么由颜色相似聚类分析实现图像分割 可以用图像区域块分析，根据相似准则作出相关规定信息。最好是参考彩色图像处理的相关算法文献。
在matlab中怎么实现图像k均值聚类分类 如果是灰度聚类，由于灰度只有0-255的取值，而图像尺寸较大，不需要对每个点的灰度都计算一遍，因为基本都是一样的，对0-255每个灰度进行加权聚类进行了，权值就是灰度在图像中出现的次数。
matlab C均值聚类算法FCM用图像分割的彻底解析，刚开始用matla学C均值聚类算法，在网上找了好久发现东西很散很离乱，说的不清楚，下面就这个问题做详细的讲解，力求看过大家。
matlab 进行谱聚类图分割后，怎么将得到的聚类结果还原为对应的图像可以用图像区域块分析，根据相似准则作出相关规定信息。最好是参考彩色图像处理的相关算法文献。
基于k-means的图像分割MATLAB程序 close all；clear；I_rgb=imread('color-cam4-f0.bmp')；读取文件数据figure(1)；subplot(1，2，1)；imshow(I_rgb)；显示原图title('原始图像')；将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间C=makecform('srgb2lab')；设置转换格式I_lab=applycform(I_rgb，C)；进行K-mean聚类将图像分割成3个区域ab=double(I_lab(：，：，2：3))；取出lab空间的a分量和b分量nrows=size(ab，1)；ncols=size(ab，2)；ab=reshape(ab，nrows*ncols，2)；nColors=4；分割的区域个数为[cluster_idx cluster_center]=kmeans(ab，nColors，'distance'，'sqEuclidean'，'Replicates'，100)；重复聚类3次pixel_labels=reshape(cluster_idx，nrows，ncols)；figure(1)；subplot(1，2，2)；imshow(pixel_labels，[])，title('聚类结果')；显示分割后的各个区域segmented_images=cell(1，nColors)；rgb_label=repmat(pixel_labels，[1 1 3])；for k=1：nColorscolor=I_rgb；color(rgb_label~=k)=0；segmented_images{k}=color；endfor i=1：nColorsfigure(2)，subplot(1，nColors，i)；imshow(segmented_images{i})，title('分割结果')；end
