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摘要
针对模糊C均值聚类使用随机初始化聚类中心的方式可能导致聚类结果陷入局部最优和聚类性能不稳定的问题，提出了利用灰度直方图区域中位点的聚类中心初始化方法。上述算法结合直方图灰度合并谷值寻优确定聚类数量，通过划分灰度级别区域，计算直方图的像素数量中位点来确定待分割图像的初始聚类中心，并将初始化中心应用于模糊C均值算法以实现图像的快速聚类分割。利用Lena图像和BSDS500数据集中的图片对算法的性能进行测试。仿真结果表明，灰度直方图区域中位点法与模糊C均值算法结合，可以用较低的运算量逼近图像的聚类中心区域，提升图像聚类分割的效率。
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