【摘 要】
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模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图象中存在着模糊和不确定性的特点．但是这种算法存在着一些不足，如聚类数目无法自动确定、运算的开销太大等，因而限制了这种方法的应用．针对这些问题，本文利用直方图分析的方法，自动确定算法的聚类数目和各类的类峰值．并针对ＦＣＭ算法和灰度图象的特点，提出了一种适用于灰度图象分割的快速ＦＣＭ算法（ＱＦＣＭ），使得运算的开销降
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模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图象中存在着模糊和不确定性的特点．但是这种算法存在着一些不足，如聚类数目无法自动确定、运算的开销太大等，因而限制了这种方法的应用．针对这些问题，本文利用直方图分析的方法，自动确定算法的聚类数目和各类的类峰值．并针对ＦＣＭ算法和灰度图象的特点，提出了一种适用于灰度图象分割的快速ＦＣＭ算法（ＱＦＣＭ），使得运算的开销降低，聚类分割的速度显著提高，并从数学和实验上证明了该方法的有效性．
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在计算机视觉中，对称性是三维物体的重要几何特征之一，可以利用它来恢复物体的结构、确定三维空间位置．但由于物体之间互相遮挡以及噪声影响，很难获得完整的对称图形．本文基于以前所获得有关闭合曲线的斜对称性质，阐述了以给定的一段曲线，只要找出两条相邻的斜对称轴线，确定其对称度，经线性几何正反变换，就可完整地恢复闭合曲线的算法．使用该算法所进行的实验是令人满意的．
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全球大震和中国及邻区中强震地震活动（１９９７年６～７月）陈培善（中国北京１０００８１国家地震局地球物理研究所）本目录中的地震参数来自“中国地震台临时报告”（简称“月报”）．其中，国内及邻区给出Ｍ≥４．７的事件，全球给出Ｍ≥６的事件．“月报”由国家地...
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