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圖像邊緣檢測的傳統(tǒng)方法一般僅基于邊緣鄰域的一階或二階導(dǎo)數(shù)， 為了克服特征單一
的缺陷，提出了一系列多特征的邊緣檢測算法，這類方法往往采用標(biāo)準(zhǔn)FCM 聚類算法來達(dá)到邊緣檢測的目的，但是標(biāo)準(zhǔn)FCM 聚類算法在類間數(shù)據(jù)量相差較大時(shí)容易產(chǎn)生錯(cuò)分，因此對圖像中邊緣點(diǎn)少而非邊緣點(diǎn)多的特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類分析，會產(chǎn)生一定的偏差，使圖像的檢測質(zhì)量下降。對此該文提出了一種新的圖像邊緣檢測算法，利用加權(quán)FCM 算法代替標(biāo)準(zhǔn)FCM 對特征矢量數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，克服了上述問題，取得了較好的邊緣檢測效果。仿真實(shí)驗(yàn)也證明了新算法的有效性。
的缺陷，提出了一系列多特征的邊緣檢測算法，這類方法往往采用標(biāo)準(zhǔn)FCM 聚類算法來達(dá)到邊緣檢測的目的，但是標(biāo)準(zhǔn)FCM 聚類算法在類間數(shù)據(jù)量相差較大時(shí)容易產(chǎn)生錯(cuò)分，因此對圖像中邊緣點(diǎn)少而非邊緣點(diǎn)多的特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類分析，會產(chǎn)生一定的偏差，使圖像的檢測質(zhì)量下降。對此該文提出了一種新的圖像邊緣檢測算法，利用加權(quán)FCM 算法代替標(biāo)準(zhǔn)FCM 對特征矢量數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，克服了上述問題，取得了較好的邊緣檢測效果。仿真實(shí)驗(yàn)也證明了新算法的有效性。
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