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基于特征散度K-means红外图像分割遗传算法
被引量：
3
1
作者
柳翠寅
张秀琼
+1 位作者
银星
蒋斌
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期1196-1200,共5页
针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局...
针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局寻优;在种群每一次演化操作后实行一次K-means聚类,加快算法的收敛速度,在全局寻优的过程中嵌入局部寻优加快算法的收敛速度。
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关键词
均值
遗传算法
特征散度
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职称材料
题名
基于特征散度K-means红外图像分割遗传算法
被引量：
3
1
作者
柳翠寅
张秀琼
银星
蒋斌
机构
四川大学
计算机
学院
视觉合成图形图像技术重点学科实验室
攀枝花院计算机学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期1196-1200,共5页
基金
国家自然科学基金重点项目(No.60736046)资助
文摘
针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局寻优;在种群每一次演化操作后实行一次K-means聚类,加快算法的收敛速度,在全局寻优的过程中嵌入局部寻优加快算法的收敛速度。
关键词
均值
遗传算法
特征散度
Keywords
K-means
genetic algorithm
feature divergence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征散度K-means红外图像分割遗传算法
柳翠寅
张秀琼
银星
蒋斌
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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