左浩
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：桐城师范高等专科学校更多>>
- 发文基金：上海市科学技术发展基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用被引量：8
- 2012年
- 模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。
- 左浩李雯
- 关键词：聚类模糊C均值粒子群优化算法混沌粒子群优化算法图像分割
- 模糊聚类与粒子群算法在图像分割中的应用研究
- 图像分割是数字图像处理的一个重要组成部分,也是图像处理当中一个最基本的技术。图像分割的目的就是将人们所需要的目标区域从背景中分割出来。聚类分析是一种常见的数据分析工具,是将数据集分为由类似数据组成的多个簇的过程。聚类分析...
- 左浩
- 关键词：模糊聚类粒子群算法图像分割隶属度函数
- 改进的PCM聚类算法在图像分割中的应用
- 可能性C均值聚类算法(PCM)对于噪声显示了良好的鲁棒性,但是它没有考虑到像素的空间信息,在含有大量噪声的情况下,PCM算法的分割性能会大大降低.基于PCM算法,提出了一种改进的PCM算法,该算法改进了隶属度函数,新的像...
- 左浩李雯
- 关键词：模糊C均值图像分割聚类算法
- 文献传递
- 改进的PCM聚类算法在图像分割中的应用被引量：8
- 2010年
- 可能性C均值聚类算法(PCM)对于噪声显示了良好的鲁棒性,但是它没有考虑到像素的空间信息,在含有大量噪声的情况下,PCM算法的分割性能会大大降低。基于PCM算法,提出了一种改进的PCM算法,该算法改进了隶属度函数,新的像素点隶属度更新为其邻域隶属度的几何均值。实验结果显示新的算法能够更有效的分割图像,并显示出良好的抗噪能力。
- 左浩李雯
- 关键词：模糊C均值图像分割聚类
