【摘 要】
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本文基于图像分割指的是图像被划分成为不重叠的均质区域，为图像处理与计算机视觉的基本问题。通过图像处理到分析，从而实现图像理解的主要步骤并且被广泛应用到模式识别、计算机视觉与医学图像处理中。目前图像分割算法的模糊C-均值聚类（FCM）算法使用迭代方式对样本进行归类，聚类需要的存储空间与时间比较少。但是，FCM算法并没有对各种样本树木不同对于分类判别影响进行考虑。有学者改进FCM目标函数，提出了基于广
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本文基于图像分割指的是图像被划分成为不重叠的均质区域，为图像处理与计算机视觉的基本问题。通过图像处理到分析，从而实现图像理解的主要步骤并且被广泛应用到模式识别、计算机视觉与医学图像处理中。目前图像分割算法的模糊C-均值聚类（FCM）算法使用迭代方式对样本进行归类，聚类需要的存储空间与时间比较少。但是，FCM算法并没有对各种样本树木不同对于分类判别影响进行考虑。有学者改进FCM目标函数，提出了基于广义模糊聚类的算法（GEFCM）算法。使样本容量信息在目标函数中作用，降低类样本数目不同对于分类结果影响。本文基于广义模糊聚类研究图像分割算法，并且对算法进行试验。
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