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可能性聚类算法是在模糊C均值聚类算法基础上发展而来的,它因为放松了隶属度为1的约束,提高了数据聚类的抗噪性能。将可能性聚类算法应用于图像分割,并分析其在图像分割中的特点和优势。实验证明,可能性聚类算法在图像分割中具有对初始聚类中心敏感,并且对于目标边缘位置有较为理想的分割效果的特点。
可能性聚类算法在图像分割中的应用研究
【摘 要】
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可能性聚类算法是在模糊C均值聚类算法基础上发展而来的,它因为放松了隶属度为1的约束,提高了数据聚类的抗噪性能。将可能性聚类算法应用于图像分割,并分析其在图像分割中的特点和优势。实验证明,可能性聚类算法在图像分割中具有对初始聚类中心敏感,并且对于目标边缘位置有较为理想的分割效果的特点。
【机 构】
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湖南应用技术学院
【出 处】
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电子制作
【发表日期】
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2017年23期
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目,一般,15C1009
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