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首页> 外文会议>2010 IEEE International Symposium on Multimedia >Modified Fuzzy C-means Clustering Algorithm with Spatial Distance to Cluster Center of Gravity
【24h】

Modified Fuzzy C-means Clustering Algorithm with Spatial Distance to Cluster Center of Gravity

机译：距重心聚类中心空间距离的改进模糊C均值聚类算法

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In this paper, a modified Fuzzy C-means clustering algorithm is proposed for the segmentation of color images. The modified Fuzzy C-means clustering (FCM) algorithm includes both the local spatial information from neighboring pixels, and the spatial Euclidian distance to the clusterȁ9;s center of gravity. This new method increases the accuracy of clustering, and improves the tolerance to noise. It also increases the efficiency by reducing the number of iterations needed to achieve convergence. Experimental results on both artificial and natural images demonstrate the effectiveness and efficiency of this improved method.
机译：针对彩色图像的分割问题，提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法。改进的模糊C均值聚类（FCM）算法既包含来自相邻像素的局部空间信息，又包括距聚类9重心的空间欧几里得距离。这种新方法提高了聚类的准确性，并提高了对噪声的容忍度。它还通过减少实现收敛所需的迭代次数来提高效率。在人工和自然图像上的实验结果证明了这种改进方法的有效性和效率。

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