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全局閾值分割對于小目標物效果不理想，動態閾值容易產生陰影等干擾，但綜合考慮全局閾值和動態閾值可以達到比較理想的結果。模糊C均值算法用于灰度圖像分割是一種非監督模糊聚類后再標定的過程，該文在不明顯增加運算量的前提下，利用模糊C均值自動聚類的功能分別得到全局閾值和動態閾值，完成對閾值矩陣的構造和圖像的分割。
The global threshold may not work well for image segmentation with small objects. The image segmented by single dynamic threshold usually contains interference like shadow. The gray image segmentation is a process that the image is labeled after an unsupervised clustering by Fuzzy C-Means(FCM). In consideration without increase of computation complexity, we propose an algorithm for gray image segmentation by creating a threshold matrix obtained by global threshold and dynamic threshold that are the FCM clustering results.
The global threshold may not work well for image segmentation with small objects. The image segmented by single dynamic threshold usually contains interference like shadow. The gray image segmentation is a process that the image is labeled after an unsupervised clustering by Fuzzy C-Means(FCM). In consideration without increase of computation complexity, we propose an algorithm for gray image segmentation by creating a threshold matrix obtained by global threshold and dynamic threshold that are the FCM clustering results.
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