【摘 要】
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现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,陕西师范大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571361,61102095,61671377);西安邮电大学西邮新星团队(xyt2016-01)~~
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现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法。该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集。最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,
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