【摘 要】
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随着图像信息量的骤增,图像处理成为目前研究领域的热点。图像分割技术是图像处理的基本环节,其结果直接影响后续的图像分析与理解。基于图像像元的聚类算法是图像分割的常用
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随着图像信息量的骤增,图像处理成为目前研究领域的热点。图像分割技术是图像处理的基本环节,其结果直接影响后续的图像分析与理解。基于图像像元的聚类算法是图像分割的常用方法。由于图像在成像过程中受噪声及其它干扰因素的影响,使得图像具有较高的模糊性,传统基于模糊聚类思想的图像分割算法虽能处理此类问题但具有一定的局限性,基于二型模糊聚类的图像分割方法能更有效地处理图像的模糊性问题。本文基于二型模糊聚类的思想,提出了LS-FCM和MS-FCM图像分割算法,即在模糊C-均值算法的基础上,适当拉伸样本点的高隶属度值(极可能为日标点),同时降低样本点的低隶属度值(极可能为噪声点),增加高隶属度样本点与低隶属度样本点间的差异,以获得更准确的图像分割效果。实验结果表明:LS-FCM和MS-FCM算法都具有较高的分割准确性及良好的抗噪能力,且MS-FCM算法在分割精度和运算速度方面具有更好的优势。
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