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搜索资源 - fuzzy segmentation
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fuzzy c mean image segmentation
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通过模糊c-均值（FCM）聚类实现图像的分割-Image segmentation by fuzzy c-means (FCM) clustering
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一个新的图像识别和解释系统模糊的图像,本文提出。一些重要的规则复杂的时刻提出了模糊的形象和校对。该系统是由区域分割、图像识别和图像解释过程。作为预处理的区域分割过程中,一个输入图像分为一些适当的地区使用基于attention-driven技术方法。 模糊推理神经网络是受雇于上述两幅图像识别和这个解释过程。下图表的模糊效果给出了。实验表明,提出的系统可以被成功地用于识别模糊化的图像。- A new image recognition and interpretation system for
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Fuzzy Connectedness Segmentation
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利用matlab实现图像处理里的实现图像边缘检测、图像分割、特征提取以及图像数字识别等任务。
对图像分别进行模糊、锐化、和直方图均衡化处理，画出处理结果。实现整幅图像的边缘检测，可以看出有肖像画或素描的效果，画出处理结果。-Matlab realize image edge detection in image processing, image segmentation, feature extraction and image numeral recognition task. Fuzz
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基于二维直方图的最大模糊熵阈值图像分割，相比于一维最大模糊熵，分割效果更好。隶属度函数采用S函数-Based on two-dimensional histogram maximum fuzzy entropy threshold image segmentation, compared to one-dimensional maximum fuzzy entropy segmentation better
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fuzzy c means for image segmentation
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基于模糊粗糙集的二维直方图阈值图像分割方法，隶属度函数采用S函数-Membership function based on fuzzy rough set of two-dimensional histogram threshold image segmentation method, using the S function
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基于模糊粗糙集的图像阈值分割，隶属度函数选取高斯函数，效果好，计算快-Digital Image Segmentation Used Rough and Fuzzy Set
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利用模糊C均值图像分割，并显示分割后的图像-Fuzzy C-means image segmentation, and display the image after the split
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基于C++的经典模糊C均值聚类算，效果很好，便于分类。迭代分割-Classic based on C++ the fuzzy C-means clustering operator, the effect is very good, easy classification. Iterative segmentation
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机场检测中的模糊算法图像增强和基于ostu的阈值分割，用了opencv-Airport detection and fuzzy algorithm image enhancement and based threshold ostu segmentation, used the opencv
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Brain Tumor Segmentation
Calculation in Brain MR Images using K-Mean
Clustering and Fuzzy C-Mean Algorithm
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基于聚类的模糊C均值图像分割算法的实现，将图像分割成两部分-The realization of fuzzy C-means image segmentation algorithm based on clustering, the image is divided into two parts
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对《Fuzzy c-means clustering with weighted image patch for image segmentation》这篇文章进行了实现，运行速度在一分钟之内，希望对研究模糊c均值及其拓展算法的人有所帮助。运行testWIPFCM.m即可，注意改掉文件路径-On " Fuzzy c-means clustering with weighted image patch for image segmentation" This article wa
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模糊阈值图像分割，程序快速准确又好用-Fuzzy threshold image segmentation, fast, accurate and easy to use program! !
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模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富-Unsupervised fuzzy clustering analysis as the main machine learning techniques is the use of fuzzy t
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the fuzzy c-means (FCM) clustering image segmentation.some programm in Matlab
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fuzzy cmeans program in matlab for segmentation
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Generalized Spatial Kernel based Fuzzy C-Means
Clustering Algorithm for Image Segmentation
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