基于广义模糊聚类的图像分割算法分析

赵一诺

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本文基于图像分割指的是图像被划分成为不重叠的均质区域,为图像处理与计算机视觉的基本问题。通过图像处理到分析,从而实现图像理解的主要步骤并且被广泛应用到模式识别、计算机视觉与医学图像处理中。目前图像分割算法的模糊C-均值聚类(FCM)算法使用迭代方式对样本进行归类,聚类需要的存储空间与时间比较少。但是,FCM算法并没有对各种样本树木不同对于分类判别影响进行考虑。有学者改进FCM目标函数,提出了基于广义模糊聚类的算法(GEFCM)算法。使样本容量信息在目标函数中作用,降低类样本数目不同对于分类结果影响。本文基于广义模糊聚类研究图像分割算法,并且对算法进行试验。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2022年第4期|169-172|共4页
作者
赵一诺;
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作者单位

厦门大学航空航天学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
图像识别; 图像分割; 模糊聚类; 计算机视觉; 聚类算法;

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