【摘 要】
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图像分割是图像分析及图像理解的关键步骤。与其他图像分割算法相比,均值漂移（Mean Shift）算法具有原理简单、无需先验知识、可以处理灰度图像及复杂的自然彩色图像等优点。但
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273291)资助项目;山西省回国留学人员科研(2012-008)资助项目;山西省科技攻关计划(20120321027-01)资助项目
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图像分割是图像分析及图像理解的关键步骤。与其他图像分割算法相比,均值漂移（Mean Shift）算法具有原理简单、无需先验知识、可以处理灰度图像及复杂的自然彩色图像等优点。但该算法需要对图像中每个像素点进行迭代计算,因此分割所需要的时间较长。本文提出了一种快速Mean Shift图像分割算法（Fast mean shift,FMS）,将少量像素点作为初始点进行迭代计算,而出现在高维球区域内的其他像素点根据其到已有类中心的距离进行归类,从而减少Mean Shift算法的迭代次数,缩短分割时间。实验结果表明,
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