【摘 要】
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为了改善传统FCM算法抗噪性差的问题，提出了基于自适应相似度距离的FCM算法。算法将像素分为两个特征：第一个描述的是像素的内在属性（灰度级特征），第二个描述邻域像素特征（空间特征
【机 构】
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中国民航飞行学院计算机学院,西南交通大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合基金项目（U1433130）,民航局科技项目（20150215）,四川省科技厅科技项目（2015JY0188）
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为了改善传统FCM算法抗噪性差的问题，提出了基于自适应相似度距离的FCM算法。算法将像素分为两个特征：第一个描述的是像素的内在属性（灰度级特征），第二个描述邻域像素特征（空间特征）。在此基础上，基于自适应相似度距离，根据像素在图像中的空间位置决定哪一个特征拥有优先级，对其进行聚类。图像分割结果表明，算法比标准FCM算法有明显改善，具有很好的抗噪性能，取得了更好的分割效果。
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