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An Optimized Level Set Method Based on QPSO and Fuzzy Clustering QPSO와 퍼지 클러스터링 기반의 최적화된 레벨 설정 방법

Ling YANG, Yuanqi FU, Zhongke WANG, Xiaoqiong ZHEN, Zhipeng YANG, Xingang FAN

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요약 :

영상 분할의 안정성과 정밀도를 향상시키고 초기화 민감도를 줄이기 위해 QPSO(양자 입자 군집 최적화)의 전역 검색 기능을 기반으로 하는 새로운 퍼지 수준 설정 방법(FLSM)이 제안되었습니다. QPSO-FLSM 알고리즘의 새로운 조합은 QPSO 방법과 퍼지 c-평균 클러스터링을 사용하여 초기 윤곽을 반복적으로 최적화한 다음 LSM(레벨 설정 방법)을 활용하여 이미지를 분할합니다. 새로운 알고리즘은 QPSO의 전역 검색 기능을 활용하여 반복 중에 관심 영역에 더 가까운 안정적인 클러스터 중심과 사전 분할 윤곽선을 얻습니다. 간 종양, 뇌 조직 및 번개 영상을 분할하는 새로운 방법의 구현에서 QPSO-FLSM 알고리즘의 목적 함수의 적합도는 원래 FLSM 알고리즘에 비해 10% 최적화되었습니다. QPSO-FLSM 알고리즘에서 얻은 초기 윤곽선도 FLSM의 윤곽선보다 더 안정적입니다. QPSO-FLSM을 사용하면 최종 이미지 분할이 향상되었습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.5 pp.1065-1072
발행일
2019/05/01
공개일
2019/02/12
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7132
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 처리 및 비디오 처리

작성자

Ling YANG
  Chengdu University of Information Technology
Yuanqi FU
  Chengdu University of Information Technology
Zhongke WANG
  Chengdu University of Information Technology
Xiaoqiong ZHEN
  Chengdu University of Information Technology
Zhipeng YANG
  Chengdu University of Information Technology
Xingang FAN
  Western Kentucky University

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