【摘 要】
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针对现有模糊c-均值聚类（FCM）算法存在的抗噪性能不佳且依赖初始条件的问题,提出一种基于FCM聚类的自适应彩色图像分割算法。通过直方图阈值方法分别得到彩色图像RGB各分量直方
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学系统理论与应用研究中心
【基金项目】
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重庆市科技计划重点基金项目(cstc2017jcyjXB0037);国家自然科学基金项目(61571071)
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针对现有模糊c-均值聚类（FCM）算法存在的抗噪性能不佳且依赖初始条件的问题,提出一种基于FCM聚类的自适应彩色图像分割算法。通过直方图阈值方法分别得到彩色图像RGB各分量直方图的分割阈值,利用区域分裂合并方法获得聚类个数和初始聚类中心,使用一种考虑了像素间邻域信息的模糊c-均值聚类算法对图像聚类,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法对彩色图像具有良好的分割效果,与现有同类主要算法相比,其分割效果和抗噪性能都有明显提高。
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