改进的自适应模糊C均值聚类图像分割算法

朱红霞; 王黎明

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改进的自适应模糊C均值聚类图像分割算法

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分析自适应FCM图像分割算法的优缺点,提出了改进的自适应模糊C均值聚类算法.利用像素的空间邻域信息构造二维直方图,作为自适应FCM的聚类样本,降低了样本空间的维数,解决了自适应FCM收敛速度慢,对噪声敏感等问题.通过与自适应FCM算法对含噪图像的分割结果以及分割速度,性能的对比分析,证明该算法收敛速度快,分割精度高,对噪声有较强的鲁棒性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2010年第12期|87-89|共4页
作者
朱红霞; 王黎明;
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作者单位

中北大学电子测试技术国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.111;
关键词
二维直方图; FCM算法; 自适应; 图像分割;

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