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针对模糊C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的直觉模糊C-均值聚类算法。该算法将纹理特征和直觉指数引入到目标函数,并给出改进的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,实验结果表明了算法的有效性。
基于目标函数的直觉模糊聚类图像分割方法
【摘 要】
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针对模糊C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的直觉模糊C-均值聚类算法。该算法将纹理特征和直觉指数引入到目标函数,并给出改进的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,实验结果表明了算法的有效性。
【机 构】
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湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室,深圳大学信息工程学院
【出 处】
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成都工业学院学报
【发表日期】
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2017年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51704115）,湖南省自然科学基金项目（2017JJ3099）,湖南省科技计划项目（2016TP1021）
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