基于ACS－FCM算法的圖像分割研究
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原始圖像 canny算子邊緣檢測
fcm算法分割本文算法分割
圖3 lenna圖片的分割效果圖
圖2，圖3所示依次為紅細胞，lenna圖片的原始圖像，canny算子邊緣檢測，fcm算法以及本文算法的分割結(jié)果。
從圖中可以看出，canny算子能夠把圖像中紋理細節(jié)及灰度值較低的很多區(qū)域都能較好的檢測出來，但不能區(qū)分不同的灰度；fcm算法可以把圖像大致分割出來，但對紋理細節(jié)的處理不是很好；而acs-fcm算法分割效果比較顯著，既可以把圖像中紋理細節(jié)以及灰度較低部分很好的分割出來，又可以把灰度變化情況表示出來。因此改進后的acs-fcm算法是一種比較有效的圖像分割方法。
5 結(jié)束語
本文將acs-fcm算法應用到圖像分割中，并在圖像分割中取得了可觀的效果。在實驗中與常用的canny邊緣提取算子和fcm算法的分割效果進行對比得知，基于acs-fcm算法的分割效果較之有明顯的改進，但在實際應用中，針對不同的圖形，不同的算法的分割效果各有優(yōu)劣之處， 能否將其它新的混合式算法應用于圖像分割中，也是值得我們進一步研究的問題。
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