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摘要:
提出了一种基于模糊C均值算法和粒子群算法的混合算法.该算法利用PSO算法全局性和鲁棒性的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感,易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高.实验结果表明该算法具有较高的分割速度及其对噪声的较强的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于改进模糊C均值聚类的图像分割算法
来源期刊 信阳师范学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像分割 模糊C均值 直方图
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 应用技术研究
研究方向 页码范围 451-454
页数 4页 分类号 TP391
字数 3547字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0972.2008.03.038
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 李刚 信阳师范学院计算机与信息技术学院 30 108 6.0 8.0
2 李艳灵 信阳师范学院计算机与信息技术学院 46 146 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
模糊C均值
直方图
研究起点
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期刊影响力
信阳师范学院学报(自然科学版)
季刊
1003-0972
41-1107/N
大16开
河南省信阳市
36-112
1981
chi
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