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基于改进果蝇优化的模糊C聚类图像分割

发布时间:2017-06-25 17:14

  本文关键词:基于改进果蝇优化的模糊C聚类图像分割,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:针对传统的模糊C聚类算法的局限性,本文引入核函数来对目标函数做进一步优化,并在聚类算法的基础上引入果蝇优化和混沌的思想,提出一种新的图像分割算法。根据混沌运动的特性与果蝇优化算法进行合并,对模糊核聚类算法优化,进一步减小聚类算法对初始参数值敏感而陷入局部极值的负面影响。本文改进的算法能够达到良好的图像分割效果,同时具有较快的收敛性和良好的鲁棒性。
【作者单位】: 贵州大学大数据与信息工程学院;
【关键词】混沌运动 果蝇优化 模糊C聚类 核函数 图像分割
【基金】:贵州省科技厅项目基金(黔科合LH字[2014]7628);贵州省科技厅项目基金(黔科合J字[2012]2171) 贵州大学博士项目基金(贵大人基合字[2010]010)
【分类号】:TP391.41;TP18
【正文快照】: 图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。图像分割结果的好坏将直接影响到后续对于图像的特征提取与目标识别[1]。事实上,图像分割问题就是对图像中的像素集进行分类的问题,因此聚类分析法常常用于图像分割中。在各种聚类方法中,近几年在图像分割中最为常见的聚类算

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9 帅永e,

本文编号:482931


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