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2013-05-23 12:21
求翻译：The simulation results and performance comparison indicate that the proposed algorithm is better than the FCM and FCM_S algorithms. The reasons are mainly in two aspects. One is that the improved two-dimension histogram is adopted in the proposed algorithm. The synthetic image histogram with m是什么意思？ 待解决
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The simulation results and performance comparison indicate that the proposed algorithm is better than the FCM and FCM_S algorithms. The reasons are mainly in two aspects. One is that the improved two-dimension histogram is adopted in the proposed algorithm. The synthetic image histogram with m
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
仿真结果与性能比较表明，该算法比FCM和FCM_S算法更好。
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2013-05-23 12:23:18
仿真结果和性能比较表明,所提议算法,比FCM和fcm_s算法。 原因主要在两个方面。 一是改善两个层面的直方图是通过在建议算法。 该合成图像的直方图,意味着和方差的0 0.04 2中所示。 图2(a)和图2(b)是一个维和二维直方图。
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2013-05-23 12:24:58
模仿结果和性能比较表明提出的算法比FCM和FCM_S算法好。 原因主要在二个方面。 你是改善的二维度直方图在提出的算法被采取。 综合性图象直方图以手段0和变化0.04显示在。 (a) 和(b) 分别为一维和二维直方图。 在(a)，辩明对象和背景以重叠在一维直方图是难的，在噪声在综合性图象之后增加，并且这是FCM算法不分割噪声腐败的图象的主要起因。 当改善的二维灰色直方图被采取时，二个分明峰顶在这张直方图涌现，并且区别对象和背景在是容易的(b)。 另一个原因是算法在整个解决方案空间运用微粒群算法的全球性搜寻的能力搜寻群中心，并且优选的群中心可以由食肉动物牺牲者微粒群算法获得。
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2013-05-23 12:26:38
仿真结果及性能比较表明，该算法优于 FCM 和 FCM_S 算法。原因主要是在两个方面。 一是改进的二维直方图通过在所提出的算法。 与 0 的均值和方差 0.04 合成图像直方图如图 2 所示。Fig.2(a) 和 Fig.2(b) 分别是一个三维和二维直方图。 在 Fig.2(a)，很难辨别的对象和背景重叠在一-二维直方图后噪声被添加在合成图像中，并且这是 FCM 算法对噪声的图像分割失败的主要原因。改进的二维灰度直方图通过时，两个明显的峰值出现在此直方图和很容易区分对象和背景的 Fig.2(b)。 另一个原因是，该算法利用粒子群算法的在整个解空间搜索聚类中心的全局搜索能力和最优聚类中心可以
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2013-05-23 12:28:18
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