%0 Journal Article
%T An Improved FCM Algorithm Based on Multiple Objective Programming<br>基于多目标规划的模糊C均值聚类算法
%A WANG Dan-dan
%A LI Bin
%A CHEN Wu-fan
%A <br>王丹丹
%A 李彬
%A 陈武凡
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%I 
%X 模糊C均值聚类算法(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛地应用到医学图像分割。由于传统的FCM聚类算法在分割图像时仅利用了图像的灰度信息,未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的磁共振(MR)图像时分割效果不理想。考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,引入多目标规划的概念,提出了一种新的,更加合理的应用图像空间信息的聚类算法。实验结果表明,应用该算法可以有效地分割含有噪声的图像。
%K 图像分割
%K 模糊C均值聚类算法
%K 多目标规划
%K 图像的空间信息
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=4F008FFD3F256C6CC52269FDC98009C0&yid=67289AFF6305E306&vid=FC0714F8D2EB605D&iid=5D311CA918CA9A03&sid=E43F9466FF16A152&eid=033F76C1E79F93E7&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=7