【摘 要】
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通常给图像分割的定义是将输入的图像分成具有不同特性的区域并从中提取出我们感兴趣的部分或者目标的过程。模糊聚类是用模糊数学方法研究聚类问题,而且在很多领域都有着较
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通常给图像分割的定义是将输入的图像分成具有不同特性的区域并从中提取出我们感兴趣的部分或者目标的过程。模糊聚类是用模糊数学方法研究聚类问题,而且在很多领域都有着较为广泛的应用。本文首先介绍了几种常见的图像分割技术,并说明了它们各自的特点及应用范围。然后概述了模糊理论基础和聚类分析的常用算法,着重介绍了C均值聚类以及模糊理论和C均值聚类相结合的模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用。针对待处理图像的噪声问题,本文使用小波变换来实现图像的去噪步骤。针对图像的分割问题,本文采用对图像的灰度直方图进行模糊聚类首先得到适宜的灰度值阈值,再利用其对图像进行分割。本文还把提出的方法应用到医学图像处理上。对人脑核磁共振图像进行去噪和分割,取得了很好的分割效果。
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