基于改进的免疫模糊聚类方法的医学图像分割 |
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作者单位: | ;1.东华大学信息科学与技术学院 |
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摘 要: | 传统模糊C-均值聚类算法需要输入初始聚类中心,但是输入错误的初始聚类中心会产生较差的图像分割结果。对此提出一种改进的医学图像分割算法——基于免疫模糊聚类的医学图像分割。该算法能够快速有效地找出合适的初始聚类中心值,使之最大可能地趋近于理想值,从而大大提高算法的效率,避免陷入局部解。同时,将免疫克隆选择算法融入到模糊聚类算法中。实验结果表明,该算法能快速有效地找到合适的初始聚类中心,能有效提高搜索效率和准确率,得到较理想的分割效果。
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关 键 词: | 免疫模糊聚类 图像分割 克隆选择 |
An improved fuzzy clustering algorithm based on immune in medical image segmentation |
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