基于自适应参数选取得抑制式模糊C均值聚类图像分割算法

针对目前图像模糊阈值分割法所存在的窗口宽度自动选取困难的问题, 在预先给定隶属函数和图像像素类别数的情况下, 提出了图像模糊阈值分割法的自适应窗宽选取方法. 同时,针对用模糊阈值方法难于分割的具有单峰

基于模糊的自适应阈值分割，采用vc6.0下opencv1.0实现查找波峰，确定最佳阈值

针对FCM（FuzzyC-Means）算法对于初始聚类中心敏感，并只适合于发现球状类型簇的缺陷，提出采用冗余聚类中心初始化的方法降低算法对初始聚类中心的依赖，并先暂时将大簇或者延伸形状的簇分割成用多个

基于Matlab的图像K均值聚类算法，可以用于图像分割

给出了一种改进的模糊C均值图像分割算法。该算法充分考虑了图像的空间信息，在图像存在噪声的情况下能产生区域一致的分割结果，并可以减少图像噪声。另外，通过引入聚类数目自动获取与聚类中心初始化的算法，一定

图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质是一个像素的聚类过程。本文以图像分割的聚类实质为线索,对近几年国内外最新的图像分割算法进行了综述,指出了聚类在这个领域的重要性。

使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和

模糊c均值聚类 FCM算法的MATLAB代码

模糊c均值聚类FCM算法的matlab代码

FuzzyC-ordered-meansclustering(FCOM)算法基于排序进行模糊聚类,虽然其鲁棒性得到提高,但是耗时的排序操作降低了算法的效率。本文基于FCOM算法,将排序加权模式进行改进