1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文的主要任务和目标是通过将空间信息引入到传统FCM算法的框架中，从而提升传统FCM算法
对噪声的鲁棒性，改善图像分割结果。同时本算法应该能够尽可能多地保留图像的细节，并具有较低
的计算 复杂度。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文主要研究的是如何将空间信息引入到传统FCM算法中，同时又能尽可能多地保留图像细节。
通过提出新的相似度度量函数来引入空间信息，并通过自适应的空间权重因子来保留尽可能多的图像细节。
本文首先介绍传统FCM算法以及其改进算法并分析其优缺点，然后提出一个新的空间信息并将其引入到传统FCM框架中，同时分析所引入的空间信息是如何增强算法对噪声的鲁棒性以及保留更多的图像细节，最后给出实验结果。
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3. 主要参考文献
[1] M.C. Clark,L.O. Hall, D.B. Goldgof, L.P. Clarke, R.P. Vethuizen, M.S. Silbiger, MRI
segmentation using fuzzy clustering techniques, IEEE Eng.Med. Biol. Mag. 13 (1994) 730–742.
[2] J.C. Bezdek, Pattern Recognition with Fuzzy Objective FunctionAlgorithms, Plenum Press, New York, NY, 1981.
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