【摘 要】
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针对利用模糊C均值聚类（FCM）算法进行农作物颗粒种子数字图像分割时的噪声敏感性问题,提出在传统FCM算法的目标函数中加入惩罚项来表示邻域像素值影响的方法,即利用图像的空间
【机 构】
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山西工程职业技术学院电气工程系,中国航天科工集团第二研究院706所,中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,中北大学电子测试技术国防科技重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573323);山西省留学人员科研资助项目(2015076)
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针对利用模糊C均值聚类（FCM）算法进行农作物颗粒种子数字图像分割时的噪声敏感性问题,提出在传统FCM算法的目标函数中加入惩罚项来表示邻域像素值影响的方法,即利用图像的空间信息提高聚类准确性,并通过像素距离因子来修饰空间作用的方法,进行距离模糊加权因子对目标函数的改进.实验结果表明,利用改进的FCM算法在将颗粒种子图像从背景图像中分割出来时,抗噪声性能比传统FCM算法更好,程序运行耗时节省一半左右,准确率从93%提高到99%,为下一步利用机器视觉系统进行颗粒种子计数检测打下良好基础.
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