介绍了一种基于FCM 算法(Fuzzy c—means algorithm)的彩色血液细胞图像分割新方法。通过将原始血液显微图像转换为索引图像再对颜色映射表矩阵做模糊聚类来回避直接对像素值聚类，大大压缩了FCM 算法的计算数据量。针对彩色血液细胞图像的固有特性将分割过程分为两阶段，包括确定聚类数目和初始聚类中心，并在第二阶段引入一个距离加权矩阵，改变距离度量方式以提高聚类的准确度。解决了FCM 算法难以准确收敛到最佳极值的问题，减少了迭代收敛的次数，并且缩短了算法执行时间，实现了对彩色血液细胞图像各组分的正确分割。
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