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一种融合邻域信息的模糊C-均值图像分割算法

【摘要】 模糊C-均值算法(fuzzyC-means，FCM)对图像噪声敏感，只考虑了图像数值信息而忽略了邻域空间信息，造成最终的图像分割结果不精确。为了克服FCM存在的问题，将图像局部信息与非局部信息融入到多测度模型中，扩充了原本聚类的单一测度。另外将先验概率引入隶属度矩阵中，使得每次迭代前，隶属度矩阵中像素点的邻域信息都被充分考虑，最后添加一个邻域隶属度惩罚项修正聚类结果。实验证明:该算法对噪声鲁棒性强，能够获得较为理想的图像分割效果。

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