基于FLICM的图像分割

资 源 简 介

应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称( FCM)。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。 关键技术 改进的FCM算法，FLICM：Image segmentation based on local fuzzy C-means clustering algorithm

详 情 说 明

应用背景

模糊c-均值聚类算法（FCMA）或称为模糊C-均值（FCM）是一种被广泛应用且相对成功的模糊聚类算法之一。它通过优化目标函数来计算每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定每个样本点的类别，以实现自动对样本数据进行分类的目的。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值算法（FCM）是应用最广泛的一种。

关键技术

除了传统的FCM算法，还有一种改进的FCM算法，称为FLICM（基于局部模糊C-均值聚类算法的图像分割）。FLICM算法在图像分割领域有着重要的应用。