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基于FCM的图像宰割算法研究

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毕业论文范文题目：基于FCM的图像宰割算法研究，论文范文关键词：基于FCM的图像宰割算法研究
基于FCM的图像宰割算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像宰割作为图像处理范畴的基本问题之一,是主动目标辨认技巧中的一项关键技巧,也是目标的特点提取、辨认与跟踪的基本。图像宰割技巧已经在军事图像、遥感图像跟医学图像等图像分析与处理的范畴得到了广泛的利用。含混聚类分析的图像宰割算法是一种把图像（此处忽略..）分为C类的非监督聚类算法,其利用含混性跟不断定性的实际,宰割后果合乎人类视觉特点,成为图像宰割算法研究的一个重要范畴。然而含混聚类算法利用于图像宰割存在必定的缺点,比方不充分利用图像的空间信息、聚类数量难以断定、打算量大等问题,针对这些缺（此处忽略..）点很多研究者提出了不同的解决方法。本文在研究这些方法的基本上,对含混C均值(FCM)算法进行了一些改进,重要工作如下:1.为懂得决空间含混聚类在图像宰割时,运算速度较慢的问题,提出一种利用原图像跟其平滑图像的二维统计信息将图像从像素空间映射到二（文章此处忽略..）维直方图特点空间的方法,同时也将该方法利用空间核含混聚类的图像宰割。实验表明,该算法在不影响宰割后果的前提下疾速地对含噪图像进行宰割,有效进步了运算效力。2.含混聚类的图像宰割聚类数量要预先断定,而且随机的核心点初始化方法轻易增加迭代运算的（略..）时光跟陷入部分极值。本文提出一种均值漂移与含混聚类的结合算法,先利用均值漂移算法断定聚类的数量跟核心点,再根据得到的信息用含混聚类算法对图像进行宰割。实验表明,该方法是一种存在主动分类才能的牢固性更强的含混聚类图像宰割算法。

以上为本篇毕业论文范文基于FCM的图像宰割算法研究的介绍部分。

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