【摘 要】
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图像分割技术在许多应用领域都发挥着重要的作用,如机器人视觉、目标识别以及遥感图像分类等.以经典数学为基础的聚类算法将每个对象严格地划分为某一类,但在实际应用中某些
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图像分割技术在许多应用领域都发挥着重要的作用,如机器人视觉、目标识别以及遥感图像分类等.以经典数学为基础的聚类算法将每个对象严格地划分为某一类,但在实际应用中某些对象并不具有严格的属性,比如在遥感图像中典型的混合像元问题,这时采用模糊聚类可以获得更好的分割效果.该文首先对模糊数学的起源、发展和研究现状作了简要的介绍,然后深入探讨了聚类算法的基本理论.通过仔细分析FCM算法的理论基础和推导过程,针对FCM算法的不足,我们提出了一种改进的模糊聚类算法——AFCM算法.随后,我们借鉴另一种快速聚类算法——GBFCM算法的主要思想,提出了基于加快聚类中心修正频率的快速模糊聚类算法——SFCM算法,并将其应用于遥感图像分割,取得了很好的效果.最后,基于模糊决策理论,提出了一种获取最佳模糊加权指数m的优选方法,实验证明这种方法是合理有效的.
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