使用模糊竞争Hopfield网络进行图像分割

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针对传统自组织竞争学习方法的不足。将模糊竞争学习引入了竞争Hopfield网络中,由此设计了一个用于图像分割的模糊竞争Hopfield网络,通过将图像映射到灰度特征空间,实现灰度特征集的模糊聚类,进而实现图像分割,实验结果表明:对于二值分割,与Ostu方法相比,此算法在此分割效果和对噪声的自适应能力方面具有明显的优点,对于多类分割,此算法比目前的FCM(fuzzy C mean)算法的处理速度要快
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