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基于模糊聚类的茄子图像分割

姚立健  丁为民  赵三琴  杨玲玲  
【摘要】:本文研究目的是将茄子图像从复杂的背景中分割出来。通过分析茄子图像色差和色相的特点,选取 G-R、R-B、G-B 和 H 作为模糊聚类的输入特征向量。对图像的边缘坐标进行傅立叶变换,抽取傅立叶系数的前10次谐波系数进行相似度度量,使评价客观合理。实验证明,基于模糊 C-均值聚类的图像分割评价优于单一阈值分割,适合复杂背景的彩色图像分割。

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