电子科技大学学报
電子科技大學學報
전자과기대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
2008年
4期
627-629
,共3页
模糊聚类%遗传算法%MRI分割
模糊聚類%遺傳算法%MRI分割
모호취류%유전산법%MRI분할
通过分析知经典的将图像分割成C类的常用的模糊C-均值聚类算法(FCMA)依赖于初始聚类中心的选择,通常得到的是局部最优解而并非全局最优解,又由于遗传算法能搜索到全局最优解,因此将遗传算法(GA)与FCMA相结合,对MRI直接进行聚类,利用遗传算法搜索全局最优解,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优的问题,并在此基础上实现了对MRI的分割,得到了比较满意的效果.
通過分析知經典的將圖像分割成C類的常用的模糊C-均值聚類算法(FCMA)依賴于初始聚類中心的選擇,通常得到的是跼部最優解而併非全跼最優解,又由于遺傳算法能搜索到全跼最優解,因此將遺傳算法(GA)與FCMA相結閤,對MRI直接進行聚類,利用遺傳算法搜索全跼最優解,從而有效地避免瞭模糊C-均值聚類算法收斂到跼部最優的問題,併在此基礎上實現瞭對MRI的分割,得到瞭比較滿意的效果.
통과분석지경전적장도상분할성C류적상용적모호C-균치취류산법(FCMA)의뢰우초시취류중심적선택,통상득도적시국부최우해이병비전국최우해,우유우유전산법능수색도전국최우해,인차장유전산법(GA)여FCMA상결합,대MRI직접진행취류,이용유전산법수색전국최우해,종이유효지피면료모호C-균치취류산법수렴도국부최우적문제,병재차기출상실현료대MRI적분할,득도료비교만의적효과.
