【摘 要】
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模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割，但不能分割粘连物体；传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓，但容易造成过分割．为了解决这个问题，提出基于FCM
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2009SCU11009);四川省科技支撑计划(10ZC0968)
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模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割，但不能分割粘连物体；传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓，但容易造成过分割．为了解决这个问题，提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割．该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类；对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换；然后根据距离变换图像找出局部最大值，得到种子图像；最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割，得到最终的分割图像．该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割，取得了较好的实验效果．
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