文件名称：改进的模糊C-均值算法在医学图像分割中的应用 (2010年)
文件大小：931KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-06 18:44:25
工程技术 论文
针对随机选取聚类中心易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点,提出了一种混合优化蚁群和动态模糊C-均值的图像分割方法,该方法利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,并能动态确定聚类中心和数目。针对传统的分阶段结合遗传算法和蚁群算法的策略存在收敛速度慢,聚类精度差的问题,提出在整个优化过程综合遗传算法和蚁群算法,并在蚁群算法中引入拥挤度函数,利用遗传算法的快速性、全局收敛性提高了蚁群算法的收敛速度,同时利用蚁群算法的并行性和正反馈性提高了聚类的精确度。最后将该算法应用到医学图像分割,对比实验表明,混合算法具有很强的模