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| 模糊C均值聚类图像分割的.net设计与实现 | |
| 作者单位： | ;1.兰州交通大学电子与信息工程学院 |
| 摘 要： | 提出了一种新的基于模糊C均值(FCM)聚类的图形图像分析方法,并采用高级语言对其进行了设计与实现。阐述了FCM聚类的基本原理,建立了FCM聚类的类别识别模型,研究了FCM聚类分类的模型的缺陷并提出优化策略。在此基础上,采用.net与FCM聚类相结合的算法,展示了FCM聚类的算法优势,采用.net语言提高了FCM聚类分析的速度与聚类效果,多线程的应用更好地展示了FCM在图形图像分析中的优势。通过对不同情况下车牌图像的分割分析,提升了FCM对复杂图像的应用效果。 |
| 关 键 词： | 聚类 模糊分析 图像 |
Design and Realization of Imagine Analysis by Using. net Technique and Fuzzy C Means Clustering |
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