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针对测量图像平台直方图均衡算法中平台值选取困难的问题,基于C-值聚类(Fuzzy C-means clustering) 理论,提出一种自适应平台直方图均衡增强算法。该算法通过对图像直方图进行C-均值聚类,自适应地选择平台阈 值,能够在均衡图像的同时有效保持图像细节。实验证明:该算法对测量图像具有较好地增强效果,能够有效地抑 制图像的背景,突出目标细节。
该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法。该算法将从语音信号中提取的 12阶 LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的 12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算法的聚类中心,最后将待识别的特征矢量以得到的码书为聚类中心,进行聚类识别。该算法所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较矢量量化法高。

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