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针对Gath-Geva模糊聚类算法对初始给定的聚类中心等先验信息较敏感,提出了一种基于直方图局部信息的模糊Gath-Geva聚类新算法.实验结果表明,新算法在彩色图像分割方面,与传统模糊C-Means算法相比,具有较强的分割精度.
基于直方图局部信息和Gath-Geva模糊聚类的彩色图像分割方法
【摘 要】
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针对Gath-Geva模糊聚类算法对初始给定的聚类中心等先验信息较敏感,提出了一种基于直方图局部信息的模糊Gath-Geva聚类新算法.实验结果表明,新算法在彩色图像分割方面,与传统模糊C-Means算法相比,具有较强的分割精度.
【机 构】
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集美大学理学院,集美大学影像信息工程技术研究中心
【出 处】
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集美大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年01期
【基金项目】
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福建省高校科技专项（JK2009017,JK2010031）,厦门市科技计划项目（3502220093018）
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