基于局部信息模糊聚类的FLICM算法在图像分割中的应用

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本文介绍了FLICM算法在图像分割中的应用,以及传统FLICM算法存在的问题。为解决这些问题,提出了一种基于局部空间信息的改进FLICM算法,该算法通过引入模糊熵提高分割精度和效率,有效避免漏分或重分,具有良好的图像分割效果和广泛的应用前景。

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基于局部信息模糊聚类的FLICM算法在图像分割中的应用

在图像分割中,FLICM算法是一种常用的模糊聚类算法。FLICM算法中用到了模糊C均值聚类算法的思想,可以有效地进行图像分割。

然而,传统的FLICM算法在对图像进行分割时,存在着一些问题。例如,由于图像中不同区域的亮度和色彩差异较大,传统FLICM算法在实现过程中容易出现漏分或重分现象,导致图像分割效果不佳。

为了解决这一问题,研究人员提出了一种新的FLICM算法——基于局部空间信息模糊聚类FLICM算法。该算法利用图像的局部信息进行分割,避免了传统FLICM算法中容易出现的漏分或重分现象。同时,该算法通过引入模糊熵的概念,对FLICM算法进行了改进,提高了分割的精度和效率。

以下是基于局部空间信息模糊聚类FLICM算法的matlab实现源代码:

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m = 2; % 模糊指数
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