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摘要:
针对红外图像的特点和模糊聚类算法对噪声、初始聚类中心敏感等问题,提出一种遗传模糊核聚类算法.该算法对红外图像像素灰度值进行全局的聚类分析并计算最优的聚类中心和隶属度矩阵,根据聚类结果和最大隶属度原则进行红外图像分割.通过实验验证,文中算法能较好地分割含高斯噪声、背景简单或复杂的红外图像.
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文献信息
篇名 基于遗传模糊核聚类的图像分割
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 红外图像 遗传模糊核聚类(G_KFCM) 聚类中心 隶属度矩阵
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 205-210
页数 6页 分类号 TP391
字数 4052字 语种 中文
DOI
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 付梦印 北京理工大学自动化学院组合导航与智能导航研究室 117 1932 24.0 38.0
2 靳璐 北京理工大学自动化学院组合导航与智能导航研究室 3 44 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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红外图像
遗传模糊核聚类(G_KFCM)
聚类中心
隶属度矩阵
研究起点
研究来源
研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
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8
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30919
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