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引入核函数，对马尔科夫随机场图像模糊聚类算法加以改进，即利用核函数把马尔科夫随机场的输入空间信息样本映射到高维特征空间，在特征空间完成聚类。对标准灰度图像添加高斯噪声和椒盐噪声，利用改进算法实现聚类，视觉效果及分割图像的峰值信噪比显示，改进算法的聚类能力、分类精度和抗噪性能均有提高。
基于核空间马尔科夫随机场的图像模糊聚类
【摘 要】
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引入核函数，对马尔科夫随机场图像模糊聚类算法加以改进，即利用核函数把马尔科夫随机场的输入空间信息样本映射到高维特征空间，在特征空间完成聚类。对标准灰度图像添加高斯噪声
【机 构】
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西安邮电大学理学院,西安邮电大学通信与信息工程学院,西安邮电大学电子工程学院
【出 处】
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西安邮电大学学报
【发表日期】
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2016年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（61136002）,陕西省自然科学基金资助项目（2014JM8331,2014JQ5183,2014JM8307）,陕西省教育厅科学研究计划资助项目（2015JK1654）
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