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摘要:
本文提出了一种适用于彩色图像分割的遗传模糊C均值聚类(GAFCM)算法.该算法使用Ohta等人提出的彩色特征集中的第一个分量作为图像像素的一维特征向量,并利用由像素空间到特征空间的映射来改进目标函数,从而大大降低了运算量;使用对特征空间结构没有特殊要求的特征距离代替欧氏距离,从而克服了特征空间结构对聚类结果的影响;使用引入FCM优化的遗传算法来搜索最优解,从而提高了搜索速度.实验表明,该算法不但能很好地分割彩色图像,而且具有运算量小、收敛速度快的优点.
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内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名 用于彩色图像分割的改进遗传FCM算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 模糊C均值聚类 遗传算法 图像分割 特征向量
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 图像与信号处理
研究方向 页码范围 126-129,134
页数 5页 分类号 TP391
字数 3355字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.07.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许录平 西安电子科技大学电子工程学院 97 1028 17.0 27.0
2 彭华 西安电子科技大学电子工程学院 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊C均值聚类
遗传算法
图像分割
特征向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导