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图像分割是将数字图像分成多个非重叠子区域的过程。 针对传统纹理分割方法在处理模糊边缘时容易产生边缘丢失,中性模糊聚类在处理图像时未考虑到局部空间信息,中性均值聚类模糊子集的聚类中心定义未充分考虑到每个样本点所属每个类的隶属度情况等问题,提出一种多尺度多类中性模糊聚类图像分割算法。 为了降低错分率和提高模糊退化的效率,使用确定性子集的数据分布来确定模糊子集的聚类中心。 为克服中性模糊聚类对噪声的敏感性,引入了小波去噪对图像进行预处理。 实验结果表明,所提出的分割方法的分割精确度高、有很强的抗噪能力,比起现有的聚类分割方法更能提高收敛速度。

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《多尺度多类中性模糊聚类图像分割算法》

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文件号：062183

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