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全局阈值分割对于小目标物效果不理想，动态阈值容易产生阴影等干扰，但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，该文在不明显增加运算量的前提下，利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值，完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。
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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