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改进的FCM算法
改进的FCM算法
改进的FCM算法
改进的FCM算法
运行
分割效果
一种改进的FCM算法,可运行,分割效果较好
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改进的FCM算法
改进的FCM算法
分割
子块
特征向量
聚类
运行速度
针对FCM算法的运行时间长和计算量大的问题,提出了改进的FCM算法,先将图像分割成窗口大小的子块,然后以子块为单位提取特征向量,用FCM聚类粗分割,然后对边缘子块,以像素为单位从新提取特征向量,进行细分割。分割后的结果提高了运行速度和分割精度。
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基于FLICM的图像分割
改进的FCM算法
图像分割
FLICM
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
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