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提出一种基于自适应区域限制FCM(Fuzzy C-Means)的彩色图像分割方法,结合隐马尔科夫模型,把超像素具有区域一致性作为先验知识自适应融入到聚类过程中,以提升聚类性能.算法首先生成图像的超像素,计算像素对该超像素的贡献度,以此计算该超像素的区域隶属度函数;然后根据像素所属超像素是否具有主标签,选择像素级隶属度函数或区域级隶属度函数计算该像素的点对先验概率,以加强分割结果的区域一致性;其中,使用区域隶属度函数将引导聚类优化的方向,因此在迭代过程中去除未被使用的标签;最后迭代终止获得图像的分割结