基于改进演化策略的图像FCM聚类分割方法

被引:3
作者
吴颖谦
施鹏飞
机构
[1] 上海交通大学模式识别与图像处理研究所
[2] 上海交通大学模式识别与图像处理研究所 上海 
[3] 上海 
关键词
演化策略; 模糊C均值聚类; 图像分割;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;
摘要
提出图像分割算法在充分利用演化策略全局搜索能力的基础上,根据图像的灰度分布,按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割。为了保证搜索到更优解,提出了一种新的演化策略改进方法,以提高其全局寻优能力,并将其应用到分割算法中。实验结果表明,算法的分割效果很好。
引用
收藏
页码:478 / 481
页数:4
相关论文
共 7 条
[1]  
Clustering with a genetically optimized approach. Hall L O,Ozyurt I B. IEEE Trans Evolutionary Computation . 1999
[2]  
Image segmentation using evolutionary computation. Bhandarkar S M,Zhang H,et al. IEEE Trans Evolutionary Computation . 1999
[3]  
Markov random field segmentation of brain MR images. Held K,Kops E R,et al. IEEE Transactions on Medical Imaging . 1997
[4]  
An introduction on simulated evolution optimization. David B F. IEEE Transactions on Neural Networks . 1994
[5]  
Genetic Algorithm+ Data Structure = Evolution Programs. Michalewicz Z. . 1992
[6]  
Optimal tests for the fixed points of the fuzzy C-means algorithms. Kim T,Bezbek J C. Pattern Recognition . 1988
[7]  
A review on image segmentation techniques. Nikhil R Pal,et al. Pattern Recognition . 1993