本文主要为广大网友提供“基于模糊聚类的图像分割技术”，希望对需要基于模糊聚类的图像分割技术网友有所帮助，学习一下!
参考文献： [1] Stelios Krinidis;Vassilios Chatzis;"A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm";IEEE Transaction on Image Processing; 2010; 1328-1337; [2] W. Cai, S. Chen, D. Zhang, "Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation,"Pattern Recognition,825–838,2007; [3] Lin Zhu, Fu-Lai Chung,and Shitong Wang;"Generalized Fuzzy C-Means Clustering Algorithm With Improved Fuzzy Partitions" IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,Part B: Cybernetics;2009;578-591; [4] Feng Zhao,Licheng Jiao;"A novel fuzzy clustering algorithm with non local adaptive spatial constraint for image segmentation";Signal Processing;2010; [5] 高新波．模糊聚类分析及其应用[M]；西安：西安电子科技大学出版社，2004．
设计（研究）的重点与难点，拟采用的途径（研究手段）： 设计的重点： 1、学习和掌握硬聚类算法与模糊聚类算法，以及它们在图像分割中的应用 2、在充分考虑图像信息的基础上，设计一种基于模糊聚类的图像分割改进方案，并进行仿真分析 设计的难点： 1、模糊集合理论和模糊聚类分析等基本理论的学习和掌握 2、针对模糊C均值聚类算法的局限性，设计一种更具鲁棒性和抗噪性能的改进方法，并对其进行仿真分析 拟采用的途径：: 查阅相关文献，学习并掌握基于模糊聚类及其在图像分割中的基本理论和方法，分析和研究近年来基于模糊聚类方法的图像分割算法，设计一种改进方案，并在matlab中进行仿真分析，以论证新模型的性能和效果 |
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