Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 04/03/2020
Ngày nhận bài sửa: 18/03/2020

Ngày duyệt đăng: 29/06/2020

Title:

Genetic algorithm in cluster analysis for images based on extracting the feature intervals

Từ khóa:

Phân tích chùm, ảnh, thuật toán di truyền, độ đo chồng lấp

Keywords:

Cluster analysis, image, genetic algorithm, overlap divergence

ABSTRACT

Based on the extraction of interval data from gray level co-occurrence matrix, this study proposes the Genetic Algorithm in Cluster analysis for Images (GACI). This algorithm can determine the suitable number of clusters, and find the objects in each cluster. The GACI is quickly performed by the established Matlab procedure. The numerical examples illustrate step by step for the GACI, and compare it with the existing algorithms. The results have shown the advantage of the proposed algorithm and the potential in real application of this research.

TÓM TẮT

Dựa trên việc trích xuất khoảng dữ liệu từ ma trận đồng hiện mức xám, nghiên cứu này đề xuất thuật toán di truyền trong phân tích chùm cho các hình ảnh (GACI). Thuật toán có thể xác định số chùm thích hợp và tìm các phần tử trong mỗi chùm. GACI được thực hiện một cách nhanh chóng bởi một chương trình Matlab. Các ví dụ số minh họa từng bước cho GACI và so sánh nó với một số thuật toán đã công bố trước. Kết quả cho thấy ưu điểm của thuật toán đề nghị và tiềm năng trong áp dụng thực tế của nghiên cứu này.

Trích dẫn: Phạm Toàn Định và Võ Văn Tài, 2020. Thuật toán di truyền trong phân tích chùm ảnh dựa trên sự trích xuất những khoảng đặc trưng. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(Số chuyên đề: Khoa học tự nhiên)(1): 8-16.