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模糊C-均值(FCM)聚類是一種無(wú)監(jiān)督聚類技術(shù),廣泛應(yīng)用于圖像分割。但它計(jì)算
量偏大,且僅利用像素信息對(duì)像素進(jìn)行聚類,而未使用空間分布信息。本文提出基于鄰域信息的多尺度FCM 聚類圖像分割方法,該方法由小波分解得到圖像多尺度框架,對(duì)框架頂層低分辨率圖像的每個(gè)像素,用它的鄰接像素引導(dǎo)它的聚類過程,來決定該像素的聚類,再由圖像框架逐層對(duì)聚類分割進(jìn)行細(xì)節(jié)修正。分割實(shí)驗(yàn)表明,該方法對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)FCM 分割,具有更好的抗噪性,且圖像分割更均勻。
量偏大,且僅利用像素信息對(duì)像素進(jìn)行聚類,而未使用空間分布信息。本文提出基于鄰域信息的多尺度FCM 聚類圖像分割方法,該方法由小波分解得到圖像多尺度框架,對(duì)框架頂層低分辨率圖像的每個(gè)像素,用它的鄰接像素引導(dǎo)它的聚類過程,來決定該像素的聚類,再由圖像框架逐層對(duì)聚類分割進(jìn)行細(xì)節(jié)修正。分割實(shí)驗(yàn)表明,該方法對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)FCM 分割,具有更好的抗噪性,且圖像分割更均勻。
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