Mine moving object image optimization based on MRF-FCM algorithm
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摘要: 针对传统模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)算法在面对噪声时表现不佳的问题，采用马尔科夫随机场(MRF)的方式来描述像素之间的空间位置关系，以更好地利用图像的空间信息。基于该思路，提出了一种升级版的模糊C均值(FCM)算法，即MRF-FCM算法。对cameraman图像分别加入不同噪声密度椒盐噪声进行了实验，结果表明，与其他方法相比，MRF-FCM算法在图像分割中更好地划分了图像，划分系数更高，同时划分熵相对于其他3种方法更低，验证了MRF-FCM算法在处理图像时的优越性。随着噪声密度的增大，MRF-FCM算法的抗噪性能一直维持在一个相对平稳的状态，表现出较高的算法稳定性。在受到噪声干扰的情况下，MRF-FCM算法仍能对图像进行相对完整的分割，显示出出色的抗噪性能。该算法对改进FCM图像分割精度具有很好的实际推广价值，可作为视觉优化领域使用。
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