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針對模糊C均值聚類(lèi)算法對初始值敏感、易陷入局部最優(yōu)以及譜聚類(lèi)算法無(wú)法處理樣本量過(guò)大的問(wèn)題，提出了一種將模糊C均值聚類(lèi)算法與譜聚類(lèi)算法相結合的模糊譜聚類(lèi)算法應用于彩色圖像分割。大致分為三步，第一步對圖像進(jìn)行預處理，將顏色空間由RGB空間轉換為L(cháng)ab空間；第二步對特征空間進(jìn)行冗余模糊C均值聚類(lèi)算法得到冗余類(lèi)；第三步由冗余類(lèi)的隸屬度矩陣和聚類(lèi)中心矩陣得到冗余類(lèi)的特征空間，并根據貼進(jìn)度和傳遞閉包將該特征空間轉換為冗余類(lèi)的相似度矩陣進(jìn)行譜聚類(lèi)，完成冗余類(lèi)的合并。實(shí)驗結果表明，與模糊C均值聚類(lèi)算法相比，模糊譜聚類(lèi)算法對于初始值敏感問(wèn)題、易陷入局部最優(yōu)以及只能識別團狀的蔟得到了很好的解決，從而使彩色圖像分割結果更加合理。