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用MFC编写的图像分割处理程序，采用了FCM和最小生成树两种方法来对图像进行分割-MFC prepared with the process of image segmentation using the FCM and the minimum spanning tree in two ways to partition images
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用matlab实现了FCM图像分割，分割效果较好。有说明-Matlab achieved using FCM image segmentation, segmentation better. Described
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利用FCM方法进行图像分割，比经典的分割方法效果要好-FCM method using image segmentation, segmentation than the classical method is better
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提出了一种基于多通道 Gabo r滤波器和 FCM聚类的图像融合新方法。该方法先利用模糊
C2均值聚类算法在多通道 Gabo r滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割 再对待融合图像进行多尺度小波分解 在此基础上利用 Gabo r滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度 ,应用区域相似度及信息量构造加权因子 ,从而得到融合图像的小波系数 最后 ,利用小波逆变换得到融合图像.-Proposed a multi-channel Gabo r filter and FCM clustering f
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针对FCM算法的运行时间长和计算量大的问题，提出了改进的FCM算法，先将图像分割成窗口大小的子块，然后以子块为单位提取特征向量，用FCM聚类粗分割，然后对边缘子块，以像素为单位从新提取特征向量，进行细分割。分割后的结果提高了运行速度和分割精度。-For the FCM algorithm and the calculation of long run the problem of large proposed improved FCM algorithm, first image into bl
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模糊聚类图像分割，还包括spectral clustering及其改进版（按照pr2010某paper）-image segmentation using fuzzy c means & spectral clustering
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用fcm算法对图像进行分割，效果还不错。-Fcm algorithm using image segmentation，Results were pretty good.
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利用模糊C聚类（FCM）的方法对彩色图像进行分割，期中可以用不通的特征向量来表征图像的特征-Using Fuzzy C-clustering (FCM) method for color image segmentation, mid-term feature vectors can be used unreasonable to characterize the image
Feature
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模糊C均值聚类(FCM)算法的实现Matlab源码（其中命名为fcm.m的文件为一个完整的应用函数，其余几个文件为分割开使用的单独的函数）适合于研究图像分割算法的同仁们借鉴。-Fuzzy C-means clustering (FCM) algorithm Matlab source code (which is named fcm.m file a complete application functions, the rest is split open several files usin
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we present an improved fuzzy
C-means (FCM) algorithm for image segmentation by introducing
a tradeoff weighted fuzzy factor and a kernel metric. The
tradeoff weighted fuzzy factor depends on the space distance of
all neighboring pixels and th
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彩色图像分割利用matlab实现FCM算法-Color image segmentation algorithm using matlab realize FCM
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基于聚类算法的图像分割M文件，利用FCM聚类算法(M image segmentation based on clustering algorithm, clustering algorithm using FCM)
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