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题名基于全局优化搜索算法的图像分割研究
被引量：2
- 1
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作者
杨丹
瞿中
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机构
重庆大学计算机学院
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第7期278-280,共3页
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基金
重庆市科委自然科学基金计划资助项目(No.CSTC2007BB2451)资助
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文摘
基于聚类的图像分割算法中,由于模糊C-均值算法需要初始化,并且目标函数存在许多局部极小点,如果初始化落在目标函数的局部极小点附近,就会造成算法收敛到局部极小。为了解决此问题,采用全局优化搜索算法,提出了将全局优化搜索技术引入进来对模糊C-均值算法加以改进,分析了在不同初始条件下,对许多样本的聚类分析时,全局优化搜索算法比传统的模糊C-均值聚类算法更加有效,通过仿真实验验证并对算法性能进行理论分析。
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关键词
全局优化搜索
图像分割
模糊聚类
模糊c-均值算法
硬c-均值算法
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Keywords
Global optimization search, Image segmentation, Fuzzy clustering, Fuzzy c-means algorithm, Hard c-means algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于直方图加权的半模糊聚类
被引量：1
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作者
杨道普
马秋禾
石磊
陈科
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机构
解放军信息工程大学测绘学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期184-185,188,共3页
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文摘
通过分析影像数据的特点,利用直方图的统计特性,结合HCM收敛速度快的优点,提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法,此方法结合了全局与局部信息,提高了聚类的速度,改善了聚类的效果;采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了该算法的效果更好,并对一副97658k的影像进行处理,证明了该算法效率高。
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关键词
直方图
模糊c-均值聚类算法(FCM)
硬c-均值聚类算法(HCM)
半模糊加权聚类
OTSU
影像分割
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Keywords
histograms
Fuzzy c-Means clustering（FCM）
Hard c-Means clustering（HCM）
semi-WFCM
Otsu
image segment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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