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D(2020)”BCEFCM_S:偏差校正嵌入具有空间约束的模糊c-均值,用于分割具有强度不均匀性和噪声的多光谱图像。信号处理168:107347”,“日志标题”:“信号处理”},{“问题”:“1”,“关键”:“16569_CR41”,“首页”:“51”,“卷”:“21”,“作者”:“M Alruwaili”,“年份”:“2020”,“非结构化”:“Alruwailli M,Siddiqi MH,Javed MA(2020)一种使用空间模糊C均值的稳健聚类算法用于大脑MR图像。埃及Inf J 21(1):51\u201366”,“日记标题”:埃及Inf J“},{“key”:“16569_CR42”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Liu MY,Tuzel O,Ramalingam S,Chellappa R(2011)熵率超像素分割。In:CVPR 2011。IEEE,科罗拉多州斯普林斯,第2097\u20132104页。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2011.5995323“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2011.5995323“},{”key“:”16569_CR43“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”unstructured“:”Wang S,Lu H,Yang F,Yang MH(2011)Superpixel tracking。In:2011国际计算机视觉会议。IEEE,巴塞罗那,pp 1323\u20131330。https:\/\/doi.org\/10.109\/ICCV.2011.6126385“,”doi“:”10.1109\/ICCV.2011.6126385“},{“问题”:“9”,“密钥”:“16569_CR44”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“1761”,“doi”:“10.1109\/TPAMI.2014.2303095”,“卷”:“36”,“作者”:“S Kim”,“年份”:“2014”,“非结构化”:“Kim S,Yoo CD、Nowozin S、Kohli P(2014)使用高阶相关聚类进行图像分割。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 36(9):1761\u20131774“,”journal-title“:”IEEE Trans-Pattern Analy Mach Intel},{“issue”:“7”,“key”:“16569_CR45”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“3317”,“doi”:“10.1109\/TIP.2017.2651389”,“volume”:”26“author”:“J Chen”,“year”:“2017”,“非结构化”:“Chen J,Li Z,Huang B(2017)线性光谱聚类超像素。IEEE Trans Image Process 26(7):3317\u20133330“,”journal-title“:”IEEE Trans-Image Process“},{“key”:“16569_CR46”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“1”,“doi”:“10.1016\/j.cviu.2017.03.007”,“volume”:《166》,“author”:“D Stutz”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Stutz D,Hermans A,Leibe B(2018)Superplixels:An of the ated of the estimal。Comput-Vis Image Underst 166:1\u201327“,”journal-title“:”Comput-Vis-Image Underster“},{”issue“:”9“,”key“:”16569_CR47“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1753”,”doi“:”10.1109 \/TFUZ.2018.2889018“,”volume:“27”,”author“:”T Lei“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Lei T,Jia X,Zhang Y,Liu S,Meng H,Nandi AK(2018)基于超像素的快速模糊C均值聚类彩色图像分割。IEEE Trans-Fuzzy Syst 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344(6191):1492\u20131496“,”journal-title“:”Sci“},{”issue“:”8“,”key“:”16569_CR76“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”1971“,“doi”:“10.1109\/TKDE.2016.2535209”,“volume”:“28”,“author”:“G Wang”,“year”:“2016”,“unstructured”:“Wang G,Song Q(2016)”通过对密度度量的向外统计测试实现自动聚类。IEEE Trans Knowl Data Eng 28(8):1971\u20131985“,“journal-title”:“IEEE Trans-Knowl-Data Eng”},{“key”:“16569_CR77”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Devi SS,Singh NH,Laskar RH(2020)基于直方图聚类选择的模糊C均值聚类用于非皮肤镜图像的皮肤损伤分割。国际J互动多媒体艺术情报6(1):26\u201331。https:\/\/doi.org\/10.9781\/ijimai.2020.01.001“,”doi“:”10.9781\/ijimai.2020.1.001“},{“问题”:“1”,“密钥”:“16569_CR78”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“59”,“doi”:“10.1007\/s10044-018-0729-9”,“卷”:“23”,“作者”:“F Garc\u00eda-Lamont”,“年份”:“2020”,“非结构化”:“Garc\u00eda-Lamont F,Cervantes J,L\u00f3pez-Chau A,Yee-Rend\u00f 3n A(2020)通过提取颜色的色度特征,使用模糊c均值自动计算彩色图像分割的簇数。Pattern Anal Appl 23(1):59\u201384“,”journal-title“:”Pattern Anal 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