【摘 要】
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基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题，本文提出了一种新的快速FCM图像分割算
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院,北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60773031)资助;计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)开放基金项目(A200702)资助;信息安全国家重点实验室(中国科学院软件研究所)开放基金项目(03-06)资助;视觉与听觉信息处理国家重点实验室(北京大学)开放基金项目(0503)资助;大连市科技基金项目(2006J23JH020)资助;“图像处理与图像通信”江苏省重点实验室(南京邮电大学)开放基金项目(
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基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题，本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区域粗糙度标记所有子集,最后根据子集质心及其权重进行模糊聚类图像分割，仿真实验结果表明,该算法能够以保证图像分割质量为前提,大幅度提高FCM图像分割速度,故具有一定应用价值。
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