The image segmentation aims to divi

The image segmentation aims to divide an image into several
disjoint regions with uniform and homogeneous attributes. Many
different segmentation methods have been explored and proposed
[1–3]. Clustering based method for image segmentation is an
important method. There are many clustering strategies, such as
the hard clustering method and the fuzzy clustering method. Each
clustering method has its own special characteristics. Among the
fuzzy clustering methods, fuzzy c-means (FCM) clustering [4]
method has been widely studied and successfully applied in image
segmentation [5–13]. FCM has robust characteristics for ambiguity
and can preserve much more structural information [14].
The conventional FCM method is able to effectively segment
noise-free images. However, this method does not incorporate
any spatial information, so that the segmentation result is sensitive
to noise [15–20]. Therefore, spatial constraint is imposed in fuzzy
clustering [8,10,16]. For instance, a spatially weighted FCM based
on image histogram and spatial information is proposed, and the

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแบ่งส่วนภาพมีจุดมุ่งหมายที่จะแบ่งออกเป็นหลายภาพ
เคลื่อนภูมิภาคที่มีลักษณะเหมือนกันและเป็นเนื้อเดียวกัน หลาย
วิธีการแบ่งส่วนที่แตกต่างกันได้รับการสำรวจและเสนอ
[1-3] วิธีการจัดกลุ่มตามสำหรับการแบ่งส่วนภาพเป็น
วิธีการที่สำคัญ มีกลยุทธ์การจัดกลุ่มเป็นจำนวนมากเช่นนี้เป็น
วิธีการจัดกลุ่มอย่างหนักและวิธีการจัดกลุ่มเลือน แต่ละ
วิธีการจัดกลุ่มที่มีลักษณะพิเศษของตัวเอง ในบรรดา
วิธีการจัดกลุ่มเลือนเลือนคหมายถึง (FCM) การจัดกลุ่ม [4]
วิธีการได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางและใช้ประสบความสำเร็จในภาพ
การแบ่งส่วน [5-13] FCM มีลักษณะที่มีประสิทธิภาพสำหรับความคลุมเครือ
และสามารถเก็บรักษาข้อมูลโครงสร้างมากขึ้น [14].
วิธีการทั่วไป FCM สามารถได้อย่างมีประสิทธิภาพส่วน
ภาพเสียงฟรี แต่วิธีนี้ไม่ได้รวม
ข้อมูลเชิงพื้นที่เพื่อให้ผลการแบ่งส่วนมีความไว
ต่อเสียง [15-20] ดังนั้นข้อ จำกัด เชิงพื้นที่จะเรียกเก็บในเลือน
การจัดกลุ่ม [8,10,16] ยกตัวอย่างเช่นการถ่วงน้ำหนักตามตำแหน่ง FCM
บนกราฟแสดงความถี่ของภาพและข้อมูลเชิงพื้นที่มีการเสนอและ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแบ่งส่วนภาพโดยแบ่งภาพเป็นหลาย
ยู่ภูมิภาคสม่ำเสมอและเป็นเนื้อเดียวกันแอตทริบิวต์ วิธีการแบ่งส่วนต่าง ๆได้ถูกสำรวจและเสนอ

[ 1 - 1 ] การแบ่งกลุ่มตามวิธีการแบ่งส่วนภาพเป็น
วิธีสำคัญ มีหลายกลยุทธ์การจัดกลุ่ม เช่น
ยากวิธีฟัซซี่และการจัดกลุ่มการจัดกลุ่มโดยวิธี แต่ละ
สำหรับวิธีการมีลักษณะพิเศษของตัวเอง ระหว่าง
Fuzzy การจัดกลุ่มแบบฟัซซีซีมีน ( FCM ) การจัดกลุ่ม [ 4 ]
วิธีการได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางและสามารถใช้ในการแบ่งส่วนภาพ
[ 5 – 13 ] FCM มีลักษณะที่แข็งแกร่งสำหรับความคลุมเครือ
และสามารถรักษามากโครงสร้างข้อมูลเพิ่มเติม [ 14 ] .
วิธี FCM ปกติคือ สามารถ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่วน
เสียงภาพฟรีอย่างไรก็ตาม วิธีนี้ไม่ได้รวม
ข้อมูลเชิงพื้นที่ เพื่อให้ผลการแบ่งส่วนเป็นคนอ่อนไหว
เสียง [ 15 – 20 ] ดังนั้น การกำหนดข้อจำกัด คือในกลุ่ม 8,10,16 เลือน
[ ] สำหรับอินสแตนซ์ เปลี่ยนอวัยวะถ่วงน้ำหนักตาม
บนกราฟแสดงความถี่ภาพและข้อมูลเชิงพื้นที่ คือ การนำเสนอและ