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针对抑制式模糊C-均值聚类算法的参数选择问题,采用一种直觉模糊补函数生成方法获得犹豫度,通过将其作为抑制因子实现参数的自适应选取,进而给出一种基于犹豫度生成的抑制式模糊C-均值图像分割算法。测试图像的实验结果显示,与模糊C-均值和一种直觉模糊C-均值聚类算法相比,该算法的迭代次数和运行时间均有一定下降,且能够更好地保持图像的细节信息。