【摘 要】
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在对基于模糊聚类分析的图象分割方法的现状和存在问题的深入分析和研究的基础上,提出了一套在边缘信息指导下的模糊聚类的图象分割方法EFCM(Edge-based Fuzzy C-means Clust
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在对基于模糊聚类分析的图象分割方法的现状和存在问题的深入分析和研究的基础上,提出了一套在边缘信息指导下的模糊聚类的图象分割方法EFCM(Edge-based Fuzzy C-means Clustering)。该方法利用简易且敏感的边缘算子,对图象进行边缘检测,得到图象中所有边缘信息;采用改进的FCM(Fuzzy C-means Clustering)算法作为分割基础,完成图象的粗分割;以粗分割的区域数作为模糊聚类的类别数、粗分割的各区域中心作为初始聚类中心,提出对非边缘部分做模糊聚类,减少聚类迭代的次数,也减小聚类迭代陷入局部极值的可能性。对于彩色图象的分割,讨论了聚类用的颜色空间的选取,确定YUV颜色空间作为EFCM算法分割彩色图象的颜色空间,以及针对YUV颜色空间的基于亮度和色差的Sobel边缘检测算子。
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