【摘 要】
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图像特征提取是计算机处理图像数据的一个重要的组成部分。由于人的视觉的主观性使得图像适合用模糊的手段来处理。训练样本图像的匮乏又需要无监督的分析方法。而模糊聚类分
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图像特征提取是计算机处理图像数据的一个重要的组成部分。由于人的视觉的主观性使得图像适合用模糊的手段来处理。训练样本图像的匮乏又需要无监督的分析方法。而模糊聚类分析方法正好满足这两个方面的需求。因而本文选择用模糊聚类的方法分析灰度图像特征,进而实现灰度图像特征提取。这种无监督的聚类分析就是按照事物间的相似性对事物进行分类的。但是事物在属性方面存在中介性,所以它适合软划分。结合模糊聚类方法的无监督和软划分的特征,本文提出了基于模糊聚类算法的图像特征提取方法。这种图像提取技术通过建立模糊关系,利用在聚类分析中常用来计算分类对象的相似性统计量的方法来处理相似程度的问题,进而完成对灰度图像特征提取处理。基于模糊聚类的图像特征提取展现了重要的优点,通过调整系统参数,可以实现对图像区域特征的提取或者边缘特征的提取。本文首先描述了基于模糊聚类的图像特征提取的理论基础分析；随后利用软件编程思想实现图像特征提取的具体方法；最后,通过输入不同系统参数,对基于样本区域模糊聚类的图像特征提取系统进行仿真,以及与最大最小方法获得的图像特征提取结果进行对比分析,从而验证了本文所提特征提取方法的正确性和有效性。
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