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文檔簡介
1、本文提出的基于廣義模糊熵的圖像分割方法按模糊隸屬度取為m(0 2、,能夠帶來更加理想的分割效果。 (2)提出了C均值聚類算法和模糊熵相結合的圖像分割方法、二維Otsu法和模糊熵相結合的圖像分割方法、二維熵法和模糊熵相結合的圖像分割方法。在這些結合方法中,均先采用這些常用的圖像分割方法對圖像進行初步分割,再采用模糊熵對初步分割產(chǎn)生的錯分類點進行重新歸類。對于含有噪聲的圖像,這種結合方法會得到優(yōu)于這些常用圖像分割方法的分割結果。 (3)給出了廣義模糊熵的嚴格定義,構造了幾種廣義模糊熵形式,
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