自适应的FCM图像分割方法研究

王学义; 曹春萍; 崔晓玲

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本文提出一种基于空间邻域信息的自适应FCM图像分割算法。在FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计来构造新的隶属函数,对图像进行聚类分割。该方法不仅有效地抑制了噪声和伪斑点的干扰,而且能把错分类的像素很容易地纠正过来。实验结果表明,该方法不仅具有较高的像素聚类正确性,而且噪声具有较强的鲁棒性。

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来源
《科技与创新》 |2010年第35期|229-230|共3页
作者
王学义; 曹春萍; 崔晓玲;
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作者单位

上海理工大学光电与计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像分割; 模糊C均值; 邻域信息; 自适应;

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