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     本發(fā)明公開了一種基于模糊C均值FCM聚類和空間信息的多尺度紋理圖像分割方法，主要解決圖像分割質(zhì)量差的問題。其實(shí)現(xiàn)過程為：輸入待分割紋理圖像并對其進(jìn)行二維離散小波變換，計(jì)算每個小波系數(shù)對應(yīng)的特征向量；對小波變換的最粗尺度分割；計(jì)算最粗尺度各系數(shù)對應(yīng)的空間坐標(biāo)因子，將其加入到傳統(tǒng)FCM聚類算法的目標(biāo)函數(shù)中，得到該尺度的分割結(jié)果類標(biāo)圖和標(biāo)記場；采用自適應(yīng)尺度確定的多尺度分割方法得到下一尺度的分割結(jié)果類標(biāo)圖，直至得到的分割結(jié)果類標(biāo)圖是最細(xì)尺度處的；將最細(xì)尺度的分割結(jié)果作為最終分割結(jié)果輸出。本發(fā)明具有分割邊緣準(zhǔn)確和分割區(qū)域一致性好的優(yōu)點(diǎn)，可用于對紋理圖像，以及包含紋理信息的SAR圖像、遙感圖像和醫(yī)學(xué)圖像的分割。