基于模糊C-均值聚類的圖像分割技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機的普及、互聯(lián)網(wǎng)與多媒體技術(shù)的發(fā)展，人們越來越多地利用計算機來幫助人類獲取與處理視覺圖像信息。為了辨識和分析圖像中的感興趣區(qū)域，圖像分割(Image Segmentalion)技術(shù)應運而生，并成為圖像領域研究的熱點問題之一。 本論文圍繞基于模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割中的一些不足，進行了深入的研究，主要內(nèi)容包括： (1)針對傳統(tǒng)FCM中使用歐氏距離、初始聚類數(shù)目隨機給定等不足，提出了一種基于特征散度的自適應

2、FCM圖像分割算法。該算法引入特征散度、Laws紋理測度與特征提取、自適應選擇初始聚類數(shù)目來進行圖像分割。實驗結(jié)果表明，該算法對大多數(shù)圖像都是簡單、有效的(特別是紋理圖像)，整體性能優(yōu)于現(xiàn)有FCM圖像分割方案。 (2)考慮到圖像中每個像素點的作用不同，提出了一種基于RelietF和FCM的彩色圖像分割算法。該算法首先選擇比較接近人類視覺系統(tǒng)的色度、亮度和飽和度(HIS)空間。然后應用ReliefF來求取每個像素點的權(quán)重，進而約束

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