论文研究-马尔可夫随机场约束下的PCM图像分割算法.pdf

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与模糊C均值(FCM)算法相比较,可能性C均值(PCM)聚类算法具有更好的抗干扰能力。但PCM聚类算法对初始化条件很敏感,在聚类的过程中很容易导致聚类结果一致性,并且没有考虑到像素的空间信息,用在图像分割尤其是多目标图像分割上效果极不稳定。在PCM算法的基础上,利用Markov随机场中的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,提出马尔可夫随机场与PCM聚类算法相融合的图像分割新算法(MPCM算法)。实验结果表明,在多目标图像分割上利用MPCM算法可以取得比PCM更好的分割效果。

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    2019-09-13
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