文件名称:FuzzyEntropyBasedPost-ProcessingMethodforC-MeanClu
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- 上传时间:2008-10-13
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提出了一种结合C2均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法, 该方法先采用C2均值聚类算法对含噪图像进行初步分割, 再利用模糊熵准则作后续处理。该方法一方面能够继承C2均值聚类算法的优点, 可以灵活地用在基于多特征和多阈值的图像分割中, 另一方面充分考虑了图像的区域信息, 利用模糊熵最小作为准则, 对C2均值聚类算法初步分割结果的错分类点作了进一步的处理, 克服了C2均值聚类算法对噪声敏感的缺点。实验结果表明,本文方法在运算开销上只比C2均值聚类算法多4~ 6 s, 对于低信噪比的图像能够取得优于C2均值聚类算法的分割效果。
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一种C_均值聚类图像分割的模糊熵后处理方法.pdf
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