地球探测与信息技术教育部重点实验室开放基金(2008DTKF012)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
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- 结合ECM和FCM聚类的遥感图像分割新方法被引量：3
- 2009年
- 模糊C均值算法(FCM)具有良好的聚类性能从而被广泛应用于图像分割领域,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。本质上讲,FCM算法是一种局部搜索优化算法,如果初始值选择不当,不仅需要更多的迭代次数,而且会收敛到局部最优解。针对上述问题,结合进化聚类(ECM)和FCM算法,提出了一种遥感图像分割的新方法。利用ECM解决模糊C均值聚类算法的初始化中心选择问题,再利用FCM算法对获得的聚类中心进行优化,完成模糊聚类划分,通过去模糊化转换为确定性分类,实现聚类分割。实验结果表明,该方法能以较少的迭代次数收敛到全局最优解,具有较好的稳定性和鲁棒性,有较好的分割效果,提高了遥感图像分割方法的效率。
- 杜根远田胜利苗放
- 关键词：遥感图像分割模糊C均值聚类进化聚类
- 基于进化聚类的图像分割方法被引量：2
- 2009年
- 介绍了一个与模糊C均值FCM算法等效的图像颜色分割的方法。首先利用进化聚类对图像中的像素依据其RGB的值进行进化聚类划分,对划分后的各个类的类中心用遗传算法进行优化,然后再对图像中像素进行归类划分,使其满足各类中元素具有较高的相似度,而不同类中的元素相似度差别较大的目标,并与FCM算法进行了实验对比,结果表明经人工评价该算法与模糊C均值FCM算法等效。
- 田胜利杜根远
- 关键词：图像分割进化聚类遗传算法
