10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.023
基于模糊聚类的图像分割研究进展
模糊聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)是一种基于软划分的聚类过程,已被广泛应用于机器学习、图像处理和计算机视觉等领域.虽然当前已涌现出大量关于FCM的图像分割算法,但仍然面临诸多挑战.本文将基于FCM的图像分割算法归纳为三类:基于空间邻域信息的FCM算法、基于直方图信息的快速FCM算法及基于维度加权的FCM算法.首先系统分析和阐述了各类FCM算法的研究现状,然后通过实验分析各类算法的性能,最后总结了FCM算法在图像分割中存在的问题以及将来的研究方向.
图像分割、模糊聚类算法、邻域信息、直方图、隐马尔科夫模型
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61871259,61811530325,61461025,61672333,61873155
2019-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共16页
1776-1791
