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摘要
提出了一种改进的模糊聚类图像分割算法。利用非线性滤波过程保留重要的边缘结构,同时降低噪声在分割实验中的影响。技术将图像空间领域信息项引入至目标函数中,用于补偿灰度非均匀性对分割结果的影响。为解决聚类算法收敛性能问题,在图像分割过程中使用均值漂移算法优化初始聚类中心。方法的主要优点是其对边缘保持的特性和对噪声的鲁棒性。与其他主流分割算法进行对比,验证了方法的有效性。
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提出了一种改进的模糊聚类图像分割算法。利用非线性滤波过程保留重要的边缘结构,同时降低噪声在分割实验中的影响。技术将图像空间领域信息项引入至目标函数中,用于补偿灰度非均匀性对分割结果的影响。为解决聚类算法收敛性能问题,在图像分割过程中使用均值漂移算法优化初始聚类中心。方法的主要优点是其对边缘保持的特性和对噪声的鲁棒性。与其他主流分割算法进行对比,验证了方法的有效性。
