[转载] [来源]快速模糊C均值图像分割算法仿真

C均值和模糊C均值聚类是两种非常流行的图像分割算法.

C均值和模糊c均值聚类是两种非常流行的图像分割算法.

尽管它们的实现很直观，但是如果实现起来很简单，则会在执行时间和内存消耗方面造成巨大的开销.

虽然它们的实现很简单，但是如果天真地实现，则会导致执行时间和内存消耗的大量开销.

尽管对于小型二维图像可以忽略这些缺陷，但是对于大型三维数据集，这些缺点更为明显.

尽管对于小型2D图像可以忽略这些缺陷，但对于大型3D数据集，这些缺陷变得更加明显.

本文旨在为N维灰度图像分割提供这些算法的有效实现.

此提交旨在为分割N维灰度图像的这些算法提供有效的实现.

在聚类过程中使用图像强度的直方图代替原始图像数据图像分割c语言，从而提高了计算效率.

通过使用聚类过程中图像强度的直方图代替原始图像数据来实现计算效率.

最后，由于该算法是从头开始实现的，因此它不依赖于任何辅助工具箱.

最后图像分割c语言，由于算法是从头开始实现的，因此对任何辅助工具箱都没有依赖性.

要快速演示如何使用此功能，请运行“ DemoFCM”文件.

要快速演示如何使用功能，请运行附件的“ DemoFCM”文件.

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