快速二维熵与加权FCM融合的图像分割算法：性能与应用价值

本文主要探讨了一种创新的全局指纹图像参考点检测算法，该算法聚焦于图像分割技术在计算机视觉领域的应用。论文标题"论文研究-一种新的全局指纹图像参考点检测算法.pdf"明确指出，研究者们针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在的问题，提出了结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的方法。 在引言部分，作者强调了图像分割的重要性，它是图像处理和分析的关键环节，在计算机视觉、模式识别以及医疗和军事等领域发挥着核心作用。近年来，研究人员一直在寻求改进现有技术，并将其他学科的理论和方法融入图像分割，以提高准确性和鲁棒性。模糊C均值聚类算法作为其中的热门研究方向，因其非监督学习特性而备受关注。 新算法的核心在于首先利用快速二维熵算法对图像进行预处理，通过计算实际图像中的目标和背景区域的中心，以此提供一个初步的分割指导。然后，算法进一步考虑样本点与其邻域像素的灰度差异，以此衡量每个样本点对最终分类的贡献程度。这种方法有效地缓解了传统FCM对初始聚类中心敏感的问题，同时克服了传统聚类算法强制数据均匀划分的局限。 加权模糊C均值聚类算法在此过程中发挥了重要作用，它可以根据样本点的特征差异赋予不同的权重，从而实现更精细的分割。这种策略增强了算法的适应性和准确性，使得目标区域能更有效地从背景中分离出来。 实验结果显示，这种结合快速二维熵和加权FCM的图像分割方法表现出良好的收敛性，能够在实际应用中展现出强大的分割效果。由于其在保持高精度的同时解决了传统方法的不足，因此具有很高的实际价值，特别是在需要精确目标提取和区分的场景下。 这篇论文的研究成果对于提升指纹图像处理的性能和效率，特别是在处理复杂背景和噪声环境下的指纹识别，具有重要意义，为图像分割领域的研究提供了新的视角和方法。