作者：张萍 王剑钢模糊c均值聚类图像分割空间信息
摘要：标准模糊C均值聚类算法由于没有考虑任何与图像空间连续性有关的信息，对噪声高度敏感，针对这一问题，提出一种基于图像空间信息的FCM聚类分割算法。该算法将图像像素的空间信息引入到相似性度量和隶属度函数中，其中空间信息由像素的相对位置和邻域内像素的特征决定。实验结果证明，该方法能有效地对含有一定噪声的图像进行分割，具有较好的抗噪性能。
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《计算机与现代化》（CN：36-1137/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
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