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介紹了一種基于FCM 算法(Fuzzy c—means algorithm)的彩色血液細(xì)胞圖像分割新方法。通過(guò)將原始血液顯微圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像再對(duì)顏色映射表矩陣做模糊聚類來(lái)回避直接對(duì)像素值聚類，大大壓縮了FCM 算法的計(jì)算數(shù)據(jù)量。針對(duì)彩色血液細(xì)胞圖像的固有特性將分割過(guò)程分為兩階段，包括確定聚類數(shù)目和初始聚類中心，并在第二階段引入一個(gè)距離加權(quán)矩陣，改變距離度量方式以提高聚類的準(zhǔn)確度。解決了FCM 算法難以準(zhǔn)確收斂到最佳極值的問(wèn)題，減少了迭代收斂的次數(shù)，并且縮短了算法執(zhí)行時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了對(duì)彩色血液細(xì)胞圖像各組分的正確分割。
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