【摘 要】
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提出了一个结合融合空间约束的模糊C均值（Fuzzy C means with spatial constraints，FCMS）聚类与变分水平集的图像模糊聚类分割模型．在该模型中引入了一个基于图像局部信息和空间
【机 构】
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重庆科技学院数理学院,重庆大学数学与统计学院,重庆交通大学山区桥梁与隧道工程国家重点实验室培育基地
【基金项目】
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国家自然科学基金(61004118)资助~~
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提出了一个结合融合空间约束的模糊C均值（Fuzzy C means with spatial constraints，FCMS）聚类与变分水平集的图像模糊聚类分割模型．在该模型中引入了一个基于图像局部信息和空间信息的外部模糊聚类能量，从而可以获取精确的局部图像的空间特征，使得本文模型对噪声图像的聚类分割具有较强的鲁棒性．采用不同类型的实验图像，将本文模型与10个不同类型的图像分割模型进行了对比实验，实验结果显示本文模型能克服图像中噪声影响并取得较满意的聚类分割结果．
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