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广义均衡化模糊聚类算法的优化及其在图像分割中的创新应用.docx

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    广义均衡化模糊聚类算法的优化及其在图像分割中的创新应用

    一、绪论

    1.1研究背景与意义

    在数字化信息爆炸的时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于各个领域。从医学影像诊断到自动驾驶的环境感知，从卫星遥感图像分析到工业产品质量检测，图像处理技术都发挥着关键作用。而图像分割作为图像处理的核心任务之一，其重要性不言而喻。

    图像分割的主要目的是将一个数字图像分割成多个互不相交的区域或像素集合，使每个区域或像素集合具有相似的特征或属性，如灰度、颜色、纹理等，以便实现图像的特定目标，如检测、识别、测量、跟踪或压缩等。通过图像分割，可以将复杂的图像简化为具有明确语义的区域，为后续的图像分析和理解提供

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