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摘要:
将遗传算法(GA)与模糊C-均值聚类算法(FCM算法)相结合,并运用于图像分割,以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷.首先对模糊聚类中心进行编码,然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数,在适当的交叉率和变异率下,最终实现了基于遗传模糊C-均值算法的图像分割.考虑在一维图像分割特征向量情况下,通过引入直方图统计特性,实现了遗传模糊C-均值算法的快速运算.最后,运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证,并与标准FCM算法进行了对比,分割实验表明了本文方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割
来源期刊 西北工业大学学报 学科 工学
关键词 图像分割 模糊聚类 遗传算法
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 549-553
页数 5页 分类号 TP391.4|V233.4
字数 4505字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2758.2002.04.009
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐月芳 南京航空航天大学民航学院 22 136 5.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
模糊聚类
遗传算法
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北工业大学学报
双月刊
1000-2758
61-1070/T
大16开
西安市友谊西路127号(西工大校园158号信箱)
52-182
1957
chi
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