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题名基于纹理特征的盲道区域分割算法
被引量：1
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作者
王民
李媛
张立材
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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出处
《信息通信》
2017年第7期23-26,共4页
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基金
住房城乡建设部科学技术项目计划(2016-R2-045)
陕西省教育厅专项基金(2013JK1081)
+1 种基金
陕西省科学技术研究发展计划项目(CXY1122(2))
陕西省自然科学基金青年基金(2013JQ8003)
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文摘
盲道分割是导盲系统中的重要一部分,核模糊C均值(KFCM)算法使用内核的方法来提高聚类的性能,然而,该算法具有初始化敏感,陷入局部极小和缺乏先验知识对核函数的最优参数等缺陷。若需进一步提高聚类性能,则需要克服上述问题。对此,文章提出了一种基于改进的KFCM算法,将生物地理学优化算法(BBO)与KFCM算法相结合。BBO算法没有聚类特性,主要是采用生物地理学中的迁移算子之间的信息共享解决方案,而KFCM算法受初值影响,对图像噪声很敏感,因此BBO算法可以对KFCM算法进行优化,从而提高聚类性能。实验结果表明,改进的KFCM算法较现有文献相比,可以对盲道区域进行更精确地分割,且聚类效果评价指数更优。
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关键词
生物地理学优化算法
核模糊c均值算法
BBO-KFcM算法
图像分割
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Keywords
biogeography-based optimization algorithm
kemel fuzzy c mean algorithm
BBO-KFcM algorithm
image segmen- tation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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