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《西安科技大学》 2005年
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基于改进截集FCM算法灰度图像分割方法研究

李春华  
【摘要】:图像分割是图像分析及视觉系统必不可少的环节,是计算机视觉发展的瓶颈和研究的热点。近几年来,将特定理论工具应用于图像分割中越来越受到人们广泛关注,模糊C 均值(FCM: Fuzzy C-Means)聚类理论与遗传算法(Genetic Algorithm)理论都是很重要的应用。FCM 算法属于非监督的分类方法,应用于图像分割时可以避开没有先验知识的情况下人为外加意识的干扰,从而尽可能的让分割结果反映原图像所含有的信息。遗传算法理论所具有的全局搜索能力是解决寻优问题的好方法。 本文在分析与研究图像分割、FCM 算法和遗传算法的基础上,着重对截集 FCM 算法的理论进行研究,说明其在分类原则上更符合自然界中普遍存在的分类规律。通过实验表明该算法存在不足之处,并提出基于空间映射和改进加权指数的改进方法,实验表明该方法的运算效率较传统 FCM 算法和未改进截集 FCM 算法有很大提高。但这种改进方法仍建立在一维灰度直方图初始化的基础上,未避开一维灰度直方图初始化聚类算法的固有缺陷,如一幅直方图可以对应不同图像。本文引入自适应遗传算法,将其和上述改进截集 FCM 算法有机结合,使遗传算法对聚类中心矩阵和隶属度矩阵给予指导。实验表明本文提出的自适应遗传算法改进截集 FCM 方法在区域对比度、区域内均匀性、形状参数、预处理要求以及计算费用等评价指标中比传统 FCM 算法和未改进的截集FCM 算法都有不同程度的改善,在保持聚类算法分割效果的同时提高了算法效率,使算法更具实时性。
【学位授予单位】:西安科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 王敏;基于遗传算法的改进K均值聚类[D];中北大学;2011年
2 吴变样;基于微粒群优化算法的聚类分析及应用[D];中北大学;2011年
3 周进;目标群分布特征分析算法研究[D];中北大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 王涛;沈谦;朱明星;张良震;;遗传与C-均值混合算法用于聚类分析[J];模式识别与人工智能;1999年01期
【共引文献】
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1 邓建斌;叶洪江;;基于混沌遗传算法的配电网无功补偿优化[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2006年03期
2 乔志杰;程翠翠;;基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2009年03期
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8 康忠健;徐丽;勾松波;金华蓉;李瑞生;;考虑分布电容的神经网络单相接地故障测距算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 姜封国;;基于小生境技术的混合遗传算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 刘桂臣;蒋白懿;代进;;基于遗传算法城市供水系统优化调度研究[A];科学发展与社会责任(A卷)——第五届沈阳科学学术年会文集[C];2008年
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10 于群;电力系统大停电的自组织临界特性研究[D];中国电力科学研究院;2010年
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1 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
2 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
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5 李臻;城市公交车辆智能调度优化研究[D];山东科技大学;2010年
6 朱国凯;泰安市农村公路典型路面结构研究[D];山东科技大学;2010年
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9 马宗梅;遗传算法在考试系统组卷中的应用与研究[D];郑州大学;2009年
10 雷明杰;神经网络和遗传算法在中厚板轧机中的应用研究[D];郑州大学;2010年
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5 赵坊芳;;客户细分中聚类的应用[J];电脑知识与技术;2010年11期
6 马立斌;;基于聚类分析的电信客户细分探讨[J];电信技术;2010年05期
7 高新波,裴继红,谢维信;模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究[J];电子学报;2000年04期
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10 贾磊;丁冠华;;数据挖掘中的K-means算法及改进[J];福建电脑;2006年11期
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