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基于模糊聚类的图像分割算法研究

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毕业论文范文题目：基于模糊聚类的图像分割算法研究，论文范文关键词：基于模糊聚类的图像分割算法研究
基于模糊聚类的图像分割算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像分割是图像分析、识别和理解的基础,是图像技术研究的热点和焦点,其分割结果的好坏直接影响到图像分析的质量。由于各种因素的影响,图像本身存在不确定性和不精确性,而模糊理论对于图像的这种不确定性有很好的描述能力。近年来一些学者致力于将模糊聚类应用于图像分割中,并得到了十分广泛的（文章此处忽略..）应用。基于以上原因,本文研究了基于模糊聚类的图像分割算法,并针对经典的模糊C均值(FCM)聚类分割方法的不足之处进行了改进。本文主要完成了以下工作:本文分析了加权模糊聚类算法和基于空间约束的模糊聚类算法的优缺点,在此基础上采用了一种改进的基于空间约束的加权模糊聚类算法(WSFCM)。（文章此处忽略..）首先,针对标准FCM算法收敛速度慢的问题,引入基于直方图加权的快速模糊聚类算法(FFCM)对图像进行粗分割,将得到的隶属度和聚类中心作为二次分割的初始条件,以减少分割时间。其次,改进了自适应加权均值滤波图像的计算方法,它顾及了邻域内各像素对中心像素的不同影响,滤波器的权系数由非线（略..）性函数确定。最后,WSFCM算法在FCM算法的目标函数中增加了控制邻域作用的约束项和关于类别的结构信息。本文尝试将核方法和模糊聚类算法相结合,研究了一种改进的基于空间约束的模糊核聚类算法(WSKFCM)。WSKFCM算法在模糊核聚类(KFCM)算法的基础上增加了表示邻域作用的约束项和（此处忽略..）关于类别的结构信息,同时引入了像素对类别的认同度指数和类别对像素的排斥性度量,并利用它们修正隶属度函数,进而精确判断像素的分类合理性,同时提高分割的准确性。仿真结果表明,本文的两种改进算法与传统的FCM算法相比,具有更高的分割精度和更强的鲁棒性。

以上为本篇毕业论文范文基于模糊聚类的图像分割算法研究的介绍部分。

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