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聚类是图像分割的一种通用方法,K-均值法聚类图像分割具有一定的自适应性,但结果易受聚类中心和几何形状的影响。本文引入Fisher线性判别对K-均值分割的结果进行不断的迭代改进。实验结果表明该方法可以提高分割的精度和准确度。
利用Fisher线性判别细化K-均值聚类算法的灰度图像分割
【摘 要】
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聚类是图像分割的一种通用方法,K-均值法聚类图像分割具有一定的自适应性,但结果易受聚类中心和几何形状的影响。本文引入Fisher线性判别对K-均值分割的结果进行不断的迭代改进。实验结果表明该方法可以提高分割的精度和准确度。
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2008年07期
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目（A0510005）,福州大学科技发展基金资助项目（2005-XQ-16）
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