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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.
基于遗传模糊核聚类的图像分割
【摘 要】
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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.
【机 构】
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北京理工大学自动化学院组合导航与智能导航研究室
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2013年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61105092,91120003）,北京市自然科学基金项目（No.4101001）资助
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