模拟退火与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法

被引：16

作者：

刘晓龙 ^{[1
]}

张佑生 ^{[1
]}

谢颖 ^{[2
]}

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院

[2] 临沂师范学院信息学院

来源：

工程图学学报 | 2007年 / 01期

关键词：

计算机应用; 图像分割; 模糊C-均值聚类算法; 模拟退火算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将模拟退火算法(SA)与模糊C-均值聚类算法相结合,在合理选择冷却进度表的基础上,依据模糊C-均值聚类算法建立模拟退火算法的目标函数,实现了基于模拟退火的模糊C-均值聚类图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。

引用

页码：89 / 93

页数：5

共 4 条

[1] 基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割 [J].