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自适应FCM算法在图像分割中的应用研究
被引量：
3
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作者
田胜利
杜根远
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第13期151-153,167,共4页
针对目前还没有较好的方法确定模糊C均值FCM聚类中C值和各个初始聚类中心这一问题,提出一种先用进化聚类快速确定初始聚类中心和聚类个数C,后用模糊C均值FCM聚类的算法,算法时间复杂度和空间复杂度与C均值FCM基本相当。应用该算法在人...
针对目前还没有较好的方法确定模糊C均值FCM聚类中C值和各个初始聚类中心这一问题,提出一种先用进化聚类快速确定初始聚类中心和聚类个数C,后用模糊C均值FCM聚类的算法,算法时间复杂度和空间复杂度与C均值FCM基本相当。应用该算法在人物图像和遥感图像中进行了分割实验验证,算法在分割的准确性和模糊边界的分隔上取得令人满意的效果。
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关键词
图像分割
进化聚类
基于内容的遥感图像检索
模糊C均值FCM聚类
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职称材料
题名
自适应FCM算法在图像分割中的应用研究
被引量：
3
1
作者
田胜利
杜根远
机构
许昌学院计算机科学与技术学院
成都理工大学信息工程学院
地球探测与信息技术教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第13期151-153,167,共4页
基金
国家自然科学基金No.60475040
地球探测与信息技术教育部重点实验室开放基金No.2008DTKF012~~
文摘
针对目前还没有较好的方法确定模糊C均值FCM聚类中C值和各个初始聚类中心这一问题,提出一种先用进化聚类快速确定初始聚类中心和聚类个数C,后用模糊C均值FCM聚类的算法,算法时间复杂度和空间复杂度与C均值FCM基本相当。应用该算法在人物图像和遥感图像中进行了分割实验验证,算法在分割的准确性和模糊边界的分隔上取得令人满意的效果。
关键词
图像分割
进化聚类
基于内容的遥感图像检索
模糊C均值FCM聚类
Keywords
image
segmentation
evolving clustering
content-based remote sensing image retrieva（lcbrsir）
Fuzzy C-Means clustering
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应FCM算法在图像分割中的应用研究
田胜利
杜根远
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
3
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