【摘 要】
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针对现有模糊C均值聚类(FCM)算法易出现过分割现象,分割效果不够理想等问题,本文提出了一种基于区域合并的FCM改进算法.该算法首先使用快速广义模糊C均值聚类算法(FGFCM)获得
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571071)资助;重庆市自然科学基金重点项目(cstc2017jcyj XB0037)资助
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针对现有模糊C均值聚类(FCM)算法易出现过分割现象,分割效果不够理想等问题,本文提出了一种基于区域合并的FCM改进算法.该算法首先使用快速广义模糊C均值聚类算法(FGFCM)获得初始分割;然后综合考虑各区域间的邻接关系、颜色差异和边缘信息,计算各邻接区域间的距离;最后依据区域间距离和区域面积对初始分割区域进行合并,得到最终分割结果.实验证明,所提出的算法有更好的分割性能,有效解决了现有FCM分割算法中的过分割问题.
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