【摘 要】
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针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息,对噪声敏感,算法收敛较慢等问题,该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先,通过计算
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571361,61671377);陕西省教育厅科学研究计划(16JK1709);西安邮电大学西邮新星团队计划(xyt2016-01)~~
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针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息,对噪声敏感,算法收敛较慢等问题,该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先,通过计算像素的非局部空间信息提高抗噪能力,克服传统的FCM算法只考虑图像单个像素的灰度特征信息的缺陷,提高分割精度。其次,根据直觉模糊集理论,通过“投票模型”自适应生成犹豫度作为抑制因子修正隶属度,提高算法的运行效率。实验结果表明,该算法对噪声鲁棒性较强并且有较好的分割性能。
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