【摘 要】
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为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群优化的融合局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化算法的全局寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非局部空间信息替换模糊因子中的局部邻域
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为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群优化的融合局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化算法的全局寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非局部空间信息替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函数,得到隶属度和聚类中心的更新公式,从而完成图像
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