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摘要
针对苗族服饰图案色彩鲜艳、形状丰富和纹理复杂等特征而导致分割难度增加等问题，提出了一种新的区间二型模糊集的算法，将广义增强区间二型模糊c均值(FCM)算法应用于苗族服饰图像分割。区间二型模糊集可以有效地处理图像分割过程中的不确定性和模糊性，在分割过程中能够把握更多图像的细节信息；模型在区间二型FCM算法中加入一个竞争惩罚项可以增强算法的鲁棒性和收敛能力；利用增强的Karnik-Mendel算法降型和解模糊优化聚类中心以加快模型的运算速度。实验结果表明，所提算法在不同数据集上的分割效果均优于其他算法。
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单位贵州民族大学
