基于细胞自动机模糊聚类的图像分割及特征加权
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资料介绍：
基于细胞自动机模糊聚类的图像分割及特征加权(中文7000字,英文PDF)
摘要
针对模糊C均值（FCM）方法对初始聚类中心和噪声数据的敏感性，单个特征无法有效分割图像，本文提出了一种基于模糊聚类的细胞自动机（CA）图像分割方法及其加权特征。 以灰度为对象，充分结合图像特征与空间特征加权和FCM，利用CA的自迭代函数快速实现图像分割的模糊聚类，最后讨论了该方法的有效性和可行性。 在长期序列卫星遥感图像分割。 实验结果表明，该方法不仅收敛速度快，抗噪声能力强，鲁棒性强，而且能够有效地分割普通图像和长期序列卫星遥感图像，具有良好的适用性。
关键字 细胞自动机（CA），特征加权，模糊聚类，图像分割，卫星遥感
