基于PSO_KFCM的医学图像分割

摘要：

在核模糊聚类算法(KFCM)的基础上,提出了一种新的PSO KFCM聚类算法.新算法利用高斯核函数,把输入空间的样本映射到高维特征空间,利用微粒群算法的全局搜索、快速收敛的特点,代替KFCM算法逐次迭代的过程,在特征空间中进行聚类,克服了KFCM对初始值和噪声数据敏感、易陷入局部最优的缺点.通过对医学图像进行分割,仿真实验结果表明,新算法在性能上比KFCM聚类算法有较大改进,具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛.

关键词：微粒群算法、核函数、图像分割、模糊C_均值聚类、特征空间

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2295-2296,2299