【摘 要】
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图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。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,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始
【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);辽宁省自然科学基金项目(20032100);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);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);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)
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图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。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,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。为克服上述缺点,通过引入特征散度进行距离测度,并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM图像分割算法。实验结果表明,该新算法可以有效地提高图像的分割效果(特别是纹理图像),其分割结果优于现有FCM图像分割方案。
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