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基于遗传算法的截集FCM灰度图像分割方法研究

来源 :西安科技大学学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户：zzhang123

【摘 要】

：

以截集模糊C均值聚类(Sectional Set Fuzzy C-means algorithm:SSFCM)算法为基础,提出一种自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)改进截集FCM算法。传统FCM算法中一般使用一维直方图初始化方法,使初始化与聚类算法相分离,没有形成整体,而且同一幅一维直方图可能对应不同的原始图像。引入自适应遗传算法,与截集FCM算法有机结合,用遗

【作 者】

：

李春华 杨戍 刘少亭 

【机 构】

：

西安科技大学通信与信息学院,西安科技大学能源学院

【出 处】

：

西安科技大学学报

【发表日期】

：

2006年01期

【关键词】

：

图像分割 截集模糊C均值聚类算法 自适应遗传算法 image segmentation sectional set fuzzy C-means algorith 

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以截集模糊C均值聚类(Sectional Set Fuzzy C-means algorithm:SSFCM)算法为基础,提出一种自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)改进截集FCM算法。传统FCM算法中一般使用一维直方图初始化方法,使初始化与聚类算法相分离,没有形成整体,而且同一幅一维直方图可能对应不同的原始图像。引入自适应遗传算法,与截集FCM算法有机结合,用遗传算法解决初始化问题的同时,以遗传算法的寻优性能来指导聚类。实验表明,该算法效率较传统FCM算法和未改进

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