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Multiobjective clustering with metaheuristic: current trends and methods in image segmentation

机译：元启发式多目标聚类：图像分割的最新趋势和方法

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摘要

This study reviews the state-of-the-art multiobjective optimisation (MOO) techniques with metaheuristic through clustering approaches developed specifically for image segmentation problems. The authors treat image segmentation as a real-life problem with multiple objectives; thus, focusing on MOO methods that allow a trade-off among multiple objectives. A reasonable solution to a multiobjective (MO) problem is to investigate a set of solutions, each of which satisfies the objectives at an acceptable level without being dominated by any other solution. The primary difference of MOO methods from traditional image segmentation is that instead of a single solution, their output is a set of solutions called Pareto-optimal solution. This study discusses the evolutionary and non-evolutionary MO clustering techniques for image segmentation. It diagnoses the requirements and issues for modelling MOO via MO clustering technique. In addition, the potential challenges and the directions for future research are presented.
机译：这项研究通过专门针对图像分割问题开发的聚类方法，回顾了具有元启发式技术的最新多目标优化（MOO）技术。作者将图像分割视为具有多个目标的现实问题。因此，重点关注允许在多个目标之间进行权衡的MOO方法。解决多目标（MO）问题的合理解决方案是研究一套解决方案，每套解决方案都可以在可接受的水平上满足目标，而不受任何其他解决方案的支配。 MOO方法与传统图像分割的主要区别在于，它们的输出不是一组解决方案，而是一组称为Pareto-最优解决方案的解决方案。本研究讨论了用于图像分割的进化和非进化MO聚类技术。它诊断通过MO聚类技术建模MOO的需求和问题。此外，还提出了潜在的挑战和未来研究的方向。

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  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2012年第1期|p.1-10|共10页
  • 作者

    Bong C.W.; Rajeswari M.;

  • 作者单位

    School of Computer Science, Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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