李春月
- 作品数：5 被引量：17H指数：3
- 供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金湖南省教育厅科研基金湖南省高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于分水岭变换和FCM的图像分割被引量：7
- 2009年
- 针对分水岭变换算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类(FCM)的图像分割算法。该算法不仅解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了FCM算法初始值难以确定的不足。实验结果显示,该算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的方法。
- 李春月李峰曹鹏吕回
- 关键词：模糊C均值聚类图像分割
- 基于PSO的模糊C-均值聚类算法的图像分割被引量：7
- 2008年
- 根据粒子群优化算法(PSO)强大的全局搜索能力,提出了用PSO算法优化模糊C均值聚类(FCM)的聚类中心的方法,有效地避免了传统的FCM对初始值及噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,同时图像分割的效果也得到了提高,性能也比传统的FCM方法更加稳定。实验结果反映了该方法的有效性。
- 陈曦李春月李峰曹鹏
- 关键词：粒子群优化算法模糊C-均值聚类图像分割
- 基于模糊聚类分析的图像分割研究
- 图像分割的研究自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，是图像研究的热点和焦点。图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，具有十分重要的意义。
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- 李春月
- 关键词：聚类分析图像分割计算机图形学
- 文献传递
- 基于小波包变换和蚁群算法的纹理分类被引量：3
- 2009年
- 提出了一种小波包变换和蚁群算法相结合的纹理分类新方法。首先采用小波包变换提取纹理图像的纹理特征向量,然后用蚁群算法进行训练和分类。实验表明小波包变换和蚁群算法应用到纹理分类领域,是一次有效的尝试。
- 李峰曹鹏李春月吕回
- 关键词：纹理分类小波包变换蚁群算法特征提取
- 基于小波变换和蚁群算法的纹理分割
- 2009年
- 纹理分割是图像模式识别中的关键步骤,但直到现在仍然没有一种有效的方法能够解决。本文提出了一种新的基于小波变换和蚁群算法的纹理分割方法。该方法首先用小波变换提取图像不同频带的纹理特征,然后提出具有聚类能力的蚁群算法数学模型,并用这个模型来进行分割。实验结果表明,该方法是一种有效的纹理分割方法。
- 曹鹏李峰李春月
- 关键词：纹理分割小波变换蚁群算法特征提取
