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基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割


第2 8卷 第 l 2期  21 0 1年 1   2月 计 算 机 应 用 研 究  Ap l ai n Re e r h o   o u e s p i t   s a c   f C mp t r  c o Vo _ 8 No 1   l2   . 2 De .2 1   c 0 1 基 于分 水 岭 和 改 进 的模 糊 聚 类 图像 分 割  龚 摘 劬, 姚玉敏  ( 重庆大学 数学与统计 学院, 重庆 4 13 ) 03 1  要:针对模糊 C均值聚类算法需预先给 出初始聚类中心、 _ 未考虑邻域信息、 计算复杂度 高等缺点, 出了一  提 种基 于分 水岭 和改进 的模 糊聚 类 图像 分割 方 法。该 方法 首先利 用分 水岭分 割方 法对 原 图像进 行 预分 割 , 然后 利  用粒 子群 的全局 寻优 能力从 预 分割 的 小区域 中搜 索 出较 为 准确 的初 始 聚类 中心 ; 最后 , 对 小 区域进 行模 糊 聚  在 类时, 建立了包含邻域信息的聚类 目标 函数。实验表 明, 该方法分割速度快、 抗噪能力强, 实现 了图像 的较优  分割 。   关 键词 :分 水岭 算法 ; 子群 算法 ; 糊聚 类 ;图像 分割  粒 模 中图分 类号 :T 3 1 P9  文献标 志码 :A   文章 编号 :10 .65 2 1)24 7.3 0 139 (0 1 1.730  d i1 .9 9 ji n 10 — 6 5 2 1 . 2 10 o:0 3 6 /.s . 0 13 9 . 0 1 1 . 0  s I g   e me tt n b s d o   trh d a d i rv d f zy C me n   l s rn   ma e s g nai   a e   n waes e   n  mp o e  u z   — a scu t i g o e G N   u A   uri O G Q ,Y O Y — n a   ( ol eo Clg  e fMahm ts& Saii , hn qn  nvri ,C og i  0 3 1 hn ) t ai e c ttts C og i U i sy h nqn 4 13 ,C ia  sc g et g A s at nodrosl   epo l snF M (uz C m as ls r g uha teo g acutr et s o eg e    bt c :I re  o e h rbe    C r t vt m i fzy ‘ en  ut n )sc s h  i l ls   ne      i ni   c e i   i r n  ec rtb v n a v n e,n tc n i e n   eg b rif r t n a d h g   o lxt ,t i p p rp o o e   n i g   e me t t n b s d o   — dac o  o s r g n ih o   o ma i   n   ih c mp e i di n o y h s a e   r p s d a  ma e s g n ai   a e   n wa    o trh d a d i r v d F M .D vd n   g   t h   ep o   trh d ag r h e s e   n  mp o e   C i i ig i ma ewi l eh l  

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