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介紹了一種基于FCM 算法(Fuzzy c—means algorithm)的彩色血液細胞圖像分割新方法。通過將原始血液顯微圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像再對顏色映射表矩陣做模糊聚類來回避直接對像素值聚類，大大壓縮了FCM 算法的計算數(shù)據(jù)量。針對彩色血液細胞圖像的固有特性將分割過程分為兩階段，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距離加權(quán)矩陣，改變距離度量方式以提高聚類的準確度。解決了FCM 算法難以準確收斂到最佳極值的問題，減少了迭代收斂的次數(shù)，并且縮短了算法執(zhí)行時間，實現(xiàn)了對彩色血液細胞圖像各組分的正確分割。
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