论文研究基于BARK子波变换的语音增强方法研究.pdf

FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题，为此，提出一种快速的模糊C均值聚类方法（FFCM）。首先，对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换，从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集；然后，利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小，因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度，进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明，这种方法不需要事先确定聚类数目，在聚类有效性能不变的前提下，可以使模糊聚类的速度得到明显提高，实现了彩色图像的快速分割。