文档介绍：该【改进的模糊C-均值聚类对噪声图像的分割的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【改进的模糊C-均值聚类对噪声图像的分割的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。改进的模糊C-均值聚类对噪声图像的分割的综述报告随着数字图像处理技术的不断发展和应用,针对噪声图像的分割问题成为越来越受关注的研究方向。模糊C-均值聚类(FCM)是一种经典的图像分割算法,其通过将相似的像素聚类在一起,将图像分成几个不同的区域。但是,FCM算法对于噪声图像的分割并不理想,会出现分割结果模糊或者错误的情况。因此,改进的模糊C-均值聚类算法应运而生。本篇文章将综述最近几年改进的模糊C-均值聚类算法对于噪声图像分割的研究进展,并就其优缺点进行讨论。一、改进的模糊C-均值聚类算法概述改进的模糊C-均值聚类算法主要通过考虑图像中像素点之间的空间和灰度关系来分割图像。下面将介绍几种典型的改进算法。,因此在划分邻近的像素时缺乏对邻域像素的考虑。而基于领域信息的改进算法对邻域像素进行了考虑。其思想是将像素点之间的相似性限制在一定的距离范围内,从而可以更好地滤除图像中的噪声。。例如,在噪声较严重的区域,将权重较大的信息尽可能多地利用,而对于噪声较小的区域,则可以降低对应的权重,从而减小对整体结果的影响。。该方法将一个像素看作是由多个高斯模型组成的混合模型,并通过最大化模型的后验概率从而确定像素所属的类别。二、改进的模糊C-均值聚类算法的优缺点优点:,进一步提高了分割的准确性。。,可以将算法应用于不同的图像场景,具有很好的适应性。缺点:。,计算复杂度较高,不易实现。三、总结改进的模糊C-均值聚类算法通过考虑像素之间的空间和灰度关系,对于噪声图像的分割效果有了明显的改善。然而,不同的改进算法适用于不同的图像场景,具有一定局限性。因此,为了更有效地解决噪声图像的分割问题,需要在逐步改进算法的同时,结合不同的算法对进行试验,从而获得更好的实验结果。