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针对铁谱图像的分割问题,为了充分利用其分形特征,提出结合Gabor变换和分形特征的铁谱图像聚类分割算法.设计一组Gabor滤波器,对铁谱图像进行滤波,得到多个尺度、多个方向的滤波后的图像,计算每幅图像的分形特征,并结合图像的灰度特征,构成铁谱图像的特征向量.为了减少特征之间的信息冗余,降低算法运行时间,采用核主成分分析法对特征向量进行降维.然后利用模糊C均值聚类方法实现图像分割.最后的算例表明提出的算法能够充分利用磨粒、磨粒链及背景区域分形特征的差别,快速、准确地达到铁谱图像分割的目的.