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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(jié)合的圖像分割方法、二維Otsu法和模糊熵相結(jié)合的圖像分割方法、二維熵法和模糊熵相結(jié)合的圖像分割方法。在這些結(jié)合方法中，均先采用這些常用的圖像分割方法對圖像進(jìn)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(jìn)行重新歸類。對于含有噪聲的圖像，這種結(jié)合方法會得到優(yōu)于這些常用圖像分割方法的分割結(jié)果。 (3)給出了廣義模糊熵的嚴(yán)格定義，構(gòu)造了幾種廣義模糊熵形式，
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