面向多颜色空间的自适应SFCM聚类图像融合分割

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论文提出了一种高效的自适应多颜色空间融合方法,在六个不同的颜色空间中选择最佳分割分量,利用直方图和Sugeno模糊C均值聚类算法(SFCM)技术对分割进行初始化,融合了分割结果并合并了相似的区域。利用该算法在Berkeley图像数据库上进行实验,结果表明:与传统的均值漂移(Mean-shift)、FCR、CTM等分割算法相比,该方法分割效果较好且具有一定的实用价值。
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