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fcm4
- 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
FCM
- 利用模糊C聚类（FCM）的方法对彩色图像进行分割，期中可以用不通的特征向量来表征图像的特征-Using Fuzzy C-clustering (FCM) method for color image segmentation, mid-term feature vectors can be used unreasonable to characterize the image Feature
c-means-(FCM)-
- 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
fcm_code
- 模糊C均值聚类(FCM)算法的实现Matlab源码（其中命名为fcm.m的文件为一个完整的应用函数，其余几个文件为分割开使用的单独的函数）适合于研究图像分割算法的同仁们借鉴。-Fuzzy C-means clustering (FCM) algorithm Matlab source code (which is named fcm.m file a complete application functions, the rest is split open several files usin
cannyedgedetection
- 基于canny边缘检测，模糊c均值聚类的图像分割-Canny edge detection based on fuzzy c-means clustering image segmentation
watershed-and-FCM
- 两个matlab编写的图像分割算法，分水岭和模糊C均值聚类算法-matlab codes, watershed algorithm and fuzzy C means clustering algorithm
FLICM
- 基于局部模糊C均值聚类算法的图像分割的Matlab源代码-Image segmentation based on local fuzzy C-means clustering algorithm
Code-Segmentation
- 基于WFCM的最优阈值图像分割 阈值化是图像分割中广泛应用的一种有效工具。基于类别可分性准则的Otsu法是性能良好且受到普遍欢迎的自动阈值选择方法。Otsu方法与c均值聚类算法的准则在一定条件下是等价的，而c均值聚类算法还可以快速实现分割问题。目前人们提出了很多基于c均值聚类准则的图像阈值化方法，其中模糊c均值（FCM）是最流行的算法之一。但是FCM算法没有考虑样本矢量间对聚类效果的不同影响，因而使用加权模糊c均值（WFCM）来解决这个问题。-Optimal threshold image se
Fuzzy-C-means-algorithm
- 模糊C均值聚类算法用于图像分割，可以直接应用-Fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation, can be directly applied
oriFCMimg
- 模糊C均值聚类的图像分割算法，基于标准的模糊C均值聚类的图像分割算法，可以手动调整要分类的类别，最后输入分类好的图像-Image segmentation method based on standard fuzzy C mean clustering
BBSD
- 基于区域的空间域图像融合。先对源图像作小波分解，低频分量加权平均，高频分量用模糊C均值聚类算法进行区域分割，对区域进行基于ssim值的融合，最后小波逆变换得到融合图像。-region based spatial domain method.First do the source image wavelet decomposition low frequency components weighted average of the high frequency component using Fu