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1、在图像处理的基础上应用模糊C聚类算法摘要使用混合编程的MATLAB.NET组件和c#与模糊C聚类方法在图像处理算法。创建MWArray接口,充分利用c#编程接口的引用MATLAB生成动态链接库(dll)。图像通过FCM的dll处理操作分割MATLAB的函数,并返回阈值价值。最后,完成灰度图像的分割。实验结果表明,该方法使相同的段,传统的FCM。使用c#参考MATLAB程序,简单的软件接口编程,提高安全,扩大使用范围。关键词模糊C-均值聚类算法;图像分割;MATLABc#;阈值一介绍MATLAB是矩阵实验室的缩写。通常它翻译成矩阵实验室。在19
2、70年代,美国新墨西哥大学,教授克里夫摩尔为了便于准备和线性的特征代数计算程序中,发展出了一套接口MATLAB的程序,这是前任。数学公司成立于1984年,发展工作商业软件。在不断发展和增长,它已成为一个国际公认的工程计算、数值分析高层科学的编程语言。与软件友好工作平台,一个强大的科学计算和数据出色的图形处理能力,以及处理能力广泛使用的工具包模块,广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理、通信、图像处理和许多其他领域[1]。因为有一些劣势。例如更多的困难的开发软件界面,源代码所缺乏的机密性,不利于发展商业软件。最近,许多研究人员提交MATLAB和
3、其他编程语言结合起来扩大其适用范围。例如,梁新城志刚已经开始在VB和MATLAB研究混合编程[2];谢永华和傅德胜在c++和MATLAB混合编程,介绍了它们之间的混合和原则实现机制[3],赵世伟和赵明博在c#与MATLAB混合编程基于COM组件,以实现数据采集曲线拟合函数[4]。在大量的混合编程,因为c#面向对象的编程语言和运行。高级编程语言,微软网络框架 有一个良好的界面环境的准备。它方便控制部署。c#语言继承了C和c++语言的优势,使得混合c#和 成为一个MATLAB对图像分割技术热门研究领域。此外,模糊C算法(FCM)具有更好的适用性和
4、广泛应用于图像分割[5]。制备的MATLAB程序FCM,使用c#调用FCM程序,返回阈值,完成对灰度图像阈值分割。二理论1973年,Bezdek提出了经典的模糊C的意思是一种算法(FCM)[5]。FCM是一个迭代的监督和管理聚类算法。许多研究学者研究算法的实际情况的基础上,如范教授在传统的FCM增加空域惩罚项目标函数改进FCM分割结果[6],海瑟薇Bezdek提出广义扩张快速模糊C意味着(geFFCM)算法[7];Szilagyi,提出了提高FCM(EnFCM)算法来加速计算过程[8]。的改进图像算法,使得混合编程技术对图像处理有广泛的前景。
5、云环境中采用虚拟化技术，将服务器整体虚拟化为一个资源池，由于资源的种类多、规模大，云计算资源调度成为云计算研究的热点之一。云计算通过虚拟机的方式进行云计算资源管理，虚拟机是一类特殊的软件，能够完全模拟硬件的执行，因此能够在上面运行操作系统，进而保留一整套运行环境语义。这样，可以将整个执行环境通过打包的方式传输到其他物理节点上，使得执行环境与物理环境隔离，方便整个应用程序的部署。云计算资源调度指的是在一个特定的云环境下，根据一定的资源使用规则，在不同的资源使用者之间进行资源调度过程。目前的资源调度策略大多数是通过虚拟机级别上的调度技术结合一定的
6、调度策略来为虚拟机内部应用做资源调度，并且调度算法过于简单，降低了整个算法的性能，所以在虚拟机级别上采用什么算法实现资源调度是目前待解决的一个难题。以往的资源分配方法大都采用了预分配的静态资源调度算法，这种算法容易造成资源的浪费；而传统的优化算法又面临着复杂度增大的困难。因而目前云计算资源分配调度策略研究工作主要集中在人工智能算法、负载均衡和能耗管理等三个方面进行。AFCM算法描述在数学上,FCM是为了求得目标函数对函数uik和质心Vi的最小值[9]。其中yk中k的值取1,2,3...,N:C是集群的数量。参数p是一个权重模糊聚类的结果可以控
7、制程度的常数。其中T是转置矩阵，I是单位矩阵FCM目标函数：使用拉格朗日乘法方法,转换等式约束优化问题，不受约束的约束优化问题BFCM算法现在可以正式FCM算法如下: 步骤1:确定集群的数量; 步骤2:考虑到加入初始矩阵,矩阵的列1; 步骤3:从公式⑸可以找到一个集群中心; 步骤4 计算公式⑹可以找到新的资格矩阵; 步骤5:如果未能偿还的迭代的数量条件收敛,然后转到步骤3和步骤4; 步骤6:获得正确的聚类中心,图像分割的阈值。三MATLAB和网络组件c#MATLAB使用矩阵作为基本计算单元,这是不同于c#。c#和相应的变量类型定义的
8、MATLAB不是千篇一律。来 能够表达在c#和MATLAB数据,MATLAB提供了一个MATLABBuilderNE。这是一个的一部分MATLAB的产品。您可以使用
