【摘 要】
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针对模糊C均值聚类算法对大数据量的情况进行分割时存在耗时过长的问题，提出基于改进四叉树的FCM分割方法。该算法首先求取图像的四叉树，将四叉树节点集合作为模糊聚类算法的样
【基金项目】
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江西省教育厅重点项目(赣教技字[12770]号)
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针对模糊C均值聚类算法对大数据量的情况进行分割时存在耗时过长的问题，提出基于改进四叉树的FCM分割方法。该算法首先求取图像的四叉树，将四叉树节点集合作为模糊聚类算法的样本集，减小样本空间，然后利用FCM算法实现图像的边缘分割；针对分割处理后的图像带来的锯齿状边缘，再利用曲线拟合算法对图像边缘进行平滑处理。在标准摄影师图像和肝脏核磁图像的数据集上实验，实验结果可以看出算法提高了FCM的运算速度，对医学图像具有更高的分割精度，便于为后续诊断和数据分析提供基础。
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