赵永刚
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合随机游走与FCM的脑图像分割方法被引量：3
- 2014年
- 随机游走算法只考虑相邻像素灰度相似性,忽略了邻域像素梯度信息,抑制了random walker沿着某些与种子点灰度相近的边向种子点前进,从而导致错分与漏分。提出一种脑图像分割方法,先对原图进行小波变换,提取图像梯度信息,将梯度信息融入边的权重。最后使用改进的FCM算法,结合像素邻域信息,进行最终脑图像分割。实验表明,本方法分割的脑组织图像正确率高,图像空洞与斑点明显减少,图像边缘更加平整。
- 郭鹏飞刘万军林琳赵永刚闵亮
- 关键词：随机游走模糊C均值图像分割梯度信息
- 基于节点相似度的社团检测被引量：2
- 2015年
- 针对目前社团结构检测算法计算量大以及不稳定的问题,在经典的Newman快速与LPAm的基础上提出了一种基于局部信息的社团发现新算法。算法利用节点度和共享邻居数定义节点相似度,并结合两个预设参数,逐步优化社团结构。性能分析证明,该算法不仅具有线性阶时间复杂度,而且是一种稳定的算法。实验结果表明,该算法在准确度上优于Newman快速和LPAm,且可行与有效。
- 闵亮邵良杉赵永刚
- 关键词：节点相似度
- 结合k-means的自动FCM图像分割方法被引量：8
- 2015年
- 针对图像分割中模糊C均值算法(FCM)无法自动确定聚类中心,不考虑像素邻域信息的问题,提出一种结合k-means的自动FCM图像分割方法。该方法先由图像的灰度直方图确定聚类数目,使用一种改进的快速FCM方法产生初始聚类中心。即通过一步k-means算法对大隶属度灰度更新模糊聚类中心,同时仅对小隶属度灰度使用快速FCM方法进行隶属度更新,迭代后得到初始聚类中心。利用改进隶属度的FCM算法进行最终聚类。实验表明,该方法获取初始聚类中心接近最终值,加速图像分割,并对噪声具有一定的鲁棒性。
- 刘万军赵永刚闵亮
- 关键词：K均值模糊C均值图像分割邻域信息
