MATLAB Central Fuzzy C Means Image Segmentation

Fuzzy C­Means Image Segmentation
Subject: Fuzzy C­Means Image Segmentation
From: Sekhar Barpanda 
Date: 11 Jun, 2013 14:14:08
Message: 1 of 2
Reply to this message
 Add author to My Watch List 
View original format
Flag as spam

When I run the
following matlab code
for image segmentation
using fcm clustering
method, I got this error: 
Error in I_fcm (line 46)

    ccc1=sum(sum(u1.*u1.*IM))/sum(sum(u1.*u1));
The matlab code is like this: (take any blood smear image as 'blood.jpg') 
% This program illustrates the Fuzzy c­means segmentation of an image.
% This program converts an input image into two segments using Fuzzy k­means

% algorithm. The output is stored as "fuzzysegmented.jpg" in the current directory.
% This program can be generalised to get "n" segments from an image
% by means of slightly modifying the given code.
clc;
clear all;
close all;
IM=imread('blood.jpg');
IM=double(IM);
figure(1)
imshow(uint8(IM))
[maxX,maxY]=size(IM);
IMM=cat(3,IM,IM);
%%%%%%%%%%%%%%%%
cc1=8;
cc2=250;
ttFcm=0;
while(ttFcm 
> Error in I_fcm (line 46)
> ccc1=sum(sum(u1.*u1.*IM))/sum(sum(u1.*u1));
> 

> The matlab code is like this: (take any blood smear image as 'blood.jpg') 
> 
> % This program illustrates the Fuzzy c­means segmentation of an image. 
> % This program converts an input image into two segments using Fuzzy k­means
> % algorithm. The output is stored as "fuzzysegmented.jpg" in the current directory.
> % This program can be generalised to get "n" segments from an image
> % by means of slightly modifying the given code.
> clc;
> clear all;
> close all;
> 
> IM=imread('blood.jpg');
> IM=double(IM);
> figure(1)
> 
> imshow(uint8(IM))
> [maxX,maxY]=size(IM);
> IMM=cat(3,IM,IM);
> %%%%%%%%%%%%%%%%
> cc1=8;

> cc2=250;
> 
> ttFcm=0;
> while(ttFcm ttFcm=ttFcm+1
> 
> c1=repmat(cc1,maxX,maxY);
> c2=repmat(cc2,maxX,maxY);

> if ttFcm==1 
> test1=c1; test2=c2;
> end
> c=cat(3,c1,c2);
> 
> ree=repmat(0.000001,maxX,maxY);
> ree1=cat(3,ree,ree);
> 
> distance=ree1­c;
> distance=distance.*distance+ree1;
> 
> daoShu=1./distance;

> 
> daoShu2=daoShu(:,:,1)+daoShu(:,:,2);
> distance1=distance(:,:,1).*daoShu2;
> u1=1./distance1;
> distance2=distance(:,:,2).*daoShu2;
> u2=1./distance2;
> 
> ccc1=sum(sum(u1.*u1.*IM))/sum(sum(u1.*u1)); %Error this line. 
> ccc2=sum(sum(u2.*u2.*IM))/sum(sum(u2.*u2));
> 
> tmpMatrix=[abs(cc1­ccc1)/cc1,abs(cc2­ccc2)/cc2];
> pp=cat(3,u1,u2);
> 
> for i=1:maxX
> for j=1:maxY
> if max(pp(i,j,:))==u1(i,j)
> IX2(i,j)=1;
> 
> else
> IX2(i,j)=2;

> end
> end
> end
> %%%%%%%%%%%%%%%
> if max(tmpMatrix) break;
> else
> cc1=ccc1;
> cc2=ccc2;
> 
> end
> 
> for i=1:maxX
> for j=1:maxY
> if IX2(i,j)==2
> IMMM(i,j)=254;
> else
> IMMM(i,j)=8;
> end
> end
> end

> %%%%%%%%%%%%%%%%%%
> figure(2);
> 

> imshow(uint8(IMMM));
> tostore=uint8(IMMM);
> imwrite(tostore,'fuzzysegmented.jpg');
> end
> 
> for i=1:maxX
> for j=1:maxY
> if IX2(i,j)==2
> IMMM(i,j)=200;
> else
> IMMM(i,j)=1;
> end
> end
> end 
> 
> %%%%%%%%%%%%%%%%%%

> IMMM=uint8(IMMM);
> figure(3);
> imshow(IMMM);
> disp('The final cluster centers are');
> ccc1
> ccc2