基于特征和空间信息的核模糊C-均值聚类算法

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针对传统FCM算法处理噪声图像时存在去噪性能差、聚类时间长、分割效果不佳等问题。文中通过拟合核聚类算法和传统的FCM算法,产生一种使用内核诱导距离取代欧式距离的核函数FCM算法,并推导出利用样本特征和空间信息的核FCM聚类算法,通过大量的对比测试,得出文中算法较传统FCM算法在图像的分割和去噪时间上减少约68%,峰值信噪比相比传统FCM算法提高了约10%。证明优化后的算法具有更好的抗噪性与鲁棒性。
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