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传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在判定当前像素归属时没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为提高图像分割的准确性,通过引入空间约束信息的惩罚项,对传统FCM算法中的目标函数进行修正。基于人造图像和实际图像的测试实验结果证明了该方法对噪声具有较强的鲁棒性。
基于改进型FCM聚类的图像分割新方法
【摘 要】
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传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在判定当前像素归属时没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为提高图像分割的准确性,通过引入空间约束信息的惩罚项,对传统FCM算法中的目标函数进行修正。基于人造图像和实际图像的测试实验结果证明了该方法对噪声具有较强的鲁棒性。
【机 构】
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西安建筑科技大学信控学院
【出 处】
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电视技术
【发表日期】
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2008年06期
【基金项目】
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新世纪优秀人才支持计划（NCET-04-0948）,教育部重点项目（104173）
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