【摘 要】
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针对传统的模糊C均值聚类（FCM）图像分割方法未考虑图像的空间信息，对噪声十分敏感的问题，本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法；该算法将图像的二维直方图引入传
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划(项目批准号:NCET-05-0897)
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针对传统的模糊C均值聚类（FCM）图像分割方法未考虑图像的空间信息，对噪声十分敏感的问题，本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法；该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中，并对隶属函数做了改进；依据平方误差和最小准则，来确定模糊分类矩阵及聚类中心；最后，依据最大隶属度原则，划分图像像素的类别归属，以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明，该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。
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