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局部信息

基于局部信息的模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法 FLICM 局部信息灰度值鲁棒性

FLICM可以克服普通FCM的缺点，同时提高了聚类的性能。FLICM的主要特征是运用一种模糊局部（包括空间信息和灰度值）的相似性度量，以保证噪声的不灵敏度和和对图像细节的保护。最后运用MATLAB软件对此算法进行了实验，实验结果表明，FLICM算法较之于FCM算法对于噪声图像的分割有更好的鲁棒性。

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