【摘 要】
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图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合,是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率,提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值(FCM
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,西安建筑科技大学信控学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60202004);教育部重点项目(104173)
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图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合,是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率,提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值(FCM)聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制;然后通过塔形分解来缩减聚类样本集;最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明,该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外,为确定分割的最优类别数c,还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度,实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。
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