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本文利用遗传算法(GA)并行工作和全局信息处理的特点,有效改善了模糊C-均值算法(FCM)的计算速度和全局优化的能力,将改进的遗传模糊C-均值算法(MGFCMA)应用于图像分割,从而更加有效地实现图像分割.该方法对不同类型图像具有很好的适应性,并已成功应用于CT的脑图像分割.
改进的FMC算法及其在医学图像分割中的应用
【摘 要】
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本文利用遗传算法(GA)并行工作和全局信息处理的特点,有效改善了模糊C-均值算法(FCM)的计算速度和全局优化的能力,将改进的遗传模糊C-均值算法(MGFCMA)应用于图像分割,从
【机 构】
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长春工业大学,电气与电子工程学院,吉林,长春,130012
【出 处】
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2005中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2005年期
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