FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究

Computer Science（2018）

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Abstract

医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊 c 均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割.利用 FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊 c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊 c 均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果.实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性.

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