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一种基于粗集与FCM结合的图像分割方法

     

摘要

The traditional FCM algorithm only takes each pixel's gray value to do with image segmentation. When the image is corrupted by noises, the accuracy of segmentation will be greatly reduced. So, this paper proposes an image segmentation method based on rough sets theory and fuzzy c-mean clustering. The test results show that the method has a good segmentation performance.%传统的FCM 算法在做图像分割时,只是利用图像的每一个像素点的灰度值进行聚类,当图像受到噪声污染时,分割的准确性将大大降低,为此,提出了一种粗集与FCM算法相结合的图像分割方法,实验结果表明,该方法具有良好的分割性能.

著录项

  • 来源
    《江西理工大学学报》|2011年第1期|60-65|共6页
  • 作者

    张朝全; 刘辉; 雷赟;

  • 作者单位

    江西理工大学,理学院,江西,赣州,341000;

    江西理工大学,理学院,江西,赣州,341000;

    江西理工大学,现代教育技术及信息中心,江西,赣州,341000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    粗集; FCM; 图像分割; 聚类;

  • 入库时间 2023-07-25 18:38:47

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