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【摘 要】
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为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征散度的模糊彩色图像分割算法(FD-CIS).算法引入了特征散度和模糊相异性函数来度量差异性,利用特征散度进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.
【机 构】
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重庆教育学院数学系,重庆大学数理学院,重庆大学软件工程学院
【出 处】
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重庆大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年01期
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目（CSTC2005BA2002）
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