基于改进FCM聚类算法的维吾尔文字图像分割.pdf
美丽****ka
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于改进FCM聚类算法的维吾尔文字图像分割.pdf
第卷第期计算机仿真年月文章编号:—基于改进聚类算法的维吾尔文字图像
基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法.docx
基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法摘要:脑部图像分割在医学图像处理中具有重要的应用价值。本文提出了一种基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的脑部图像分割算法。首先,利用小波变换对输入脑部图像进行多尺度分解,得到图像的低频和高频部分。然后,将分解后的低频和高频部分分别进行模糊C均值聚类,得到初始的聚类中心。接着,通过改进的FCM聚类算法,对聚类中心进行优化,得到最终的脑部图像分割结果。实验结果表明,本文提出的算法在脑部图像分割
基于改进的FCM遥感图像聚类算法的研究与应用.docx
基于改进的FCM遥感图像聚类算法的研究与应用基于改进的FCM遥感图像聚类算法的研究与应用摘要:遥感图像聚类是一项重要的图像处理任务,可用于解析遥感图像中的地物信息。传统的遥感图像聚类算法中,模糊C均值(FCM)是一种被广泛使用的方法。然而,FCM在处理遥感图像聚类问题时存在着许多挑战,例如对初始聚类中心的敏感性、随机性等。为了解决这些问题,本文提出了一种改进的FCM遥感图像聚类算法。首先,我们通过分析传统FCM算法的不足之处,提出了一种自适应聚类中心选择方法。该方法通过计算初始聚类中心的位置,以减少聚类中
基于FCM的磁共振图像分割算法的改进.docx
基于FCM的磁共振图像分割算法的改进基于FCM的磁共振图像分割算法的改进摘要:图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务,其在医学图像分析、物体识别、场景理解等领域有着广泛的应用。磁共振图像具有丰富的信息,可以用于疾病诊断和治疗。本文针对传统的基于模糊C均值聚类(FCM)的磁共振图像分割算法进行了改进,提出了一种结合均值偏差的自适应权重FCM算法(AWFCM)。该算法通过自适应计算样本权重,有效地提高了分割结果的准确性和鲁棒性。实验结果表明,该算法在医学图像上的分割效果优于传统的FCM算法。1.引言图像分割是
基于改进的FCM遥感图像聚类算法的研究与应用的开题报告.docx
基于改进的FCM遥感图像聚类算法的研究与应用的开题报告一、研究背景遥感技术已经广泛应用于土地资源、水资源、气象、环境监测等领域。然而,如何从遥感图像中提取出对应地物信息,是遥感技术的一个重要研究方向。其中,遥感图像聚类技术是一种重要的数据挖掘方法。遥感图像聚类可以将图像上的像素按照相似性进行分类,并将它们组合成不同类别的地物。目前,常见的遥感图像聚类方法包括k-means聚类、SOM聚类和FCM聚类。其中,FCM(FuzzyC-Means)聚类是一种经典的模糊聚类方法。然而,在遥感图像聚类中,FCM聚类算