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基于模糊理论的图像分割算法研究一 论文 关键词: 图像分割 边缘检测 模糊理论 遗传算法 Matlab 论文摘要分割的目的是将图像划分为不同区域图像分割算法一般是基于亮度值的 两个基本特性之一不连续性
基于模糊理论的图像分割算法研究三 4.遗传操 遗传操作主要包括:选择(selection )交叉(crossover)变异 mutation)三个操作数 1) 选择过程是模仿 自然 选择现象从父代种群
基于模糊理论的图像分割算法研究二 4.2.3 直方图双峰法mode 法 Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称 mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法该方法的基本思想是假设图像
结合NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪
针对Tao的平滑表面假设提出了一种基于图像分割的快速立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域，计算其中可靠区域的平面模板，通过贪婪算法把平面模板分配给不可靠区域使得全局评价函数取到最小值。该算法能克服
聚类旨在将给定的数据点集合分为多个聚类,而无需借助任何先验知识。 由于其在数据挖掘中的重要应用,已经开发了许多用于聚类的技术。 作为最流行的现代聚类算法之一,频谱聚类易于实现,可以通过标准的线性代数软
由于医学图像生成容易受到空间时间影响,噪声较大,具有不确定性,传统的硬分割方法很难取得理想的分割结果.模糊分类技术能很好地处理医学图像中的不确定性,却由于计算量大不能保证实时性.灰度统计方法和通用计算
针对Krinidis等人提出的模糊局部C-均值聚类系列算法缺乏合理性的不足，提出一种新的鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法。对鲁棒模糊局部C-均值聚类的目标函数重新分析并建立正确的聚类目标函数，对新的聚
Matlab implementation of fuzzy K-means algorithm
基于C++的经典模糊C均值聚类算法参考文献:BezdekJC.PatternRecognitionwithFuzzyObjectiveFunctionAlgorithms.NewYork:Plenum
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