基于特征散度K-means红外图像分割遗传算法

摘要：

针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA.用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性；针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局寻优；在种群每一次演化操作后实行一次K-means聚类,加快算法的收敛速度,在全局寻优的过程中嵌入局部寻优加快算法的收敛速度.

关键词：均值、遗传算法、特征散度

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目60736046

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1196-1200