{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部分”：[[2024,2,29]]，“日期-时间”：“2024-02-29T10:44:20Z”，“时间戳”：1709203460192}，“引用-计数”：12，“出版商”：“波兰齐埃罗纳大学G\u00f3ra”，“问题”：“1”，“内容-域”：[]，“交叉标记-限制”：false}，“短期集装箱运输”：[]，“published-print”：{“日期部分”：[[2011,3,1]]}，“摘要”：“KHM聚类技术作为内窥镜彩色图像的分割方法在本文中，应用提出了生物医学彩色图像分割中的k</jats:italic>-调和平均（KHM）技术。这个k</jats:italic>-means（KM）技术为聚类技术的比较奠定了基础。描述了聚类技术和两个评估函数的两种初始初始化方法。提出的彩色图像分割方法是通过一个后处理过程完成的。在真实内窥镜彩色图像上实现的实验测试表明，KHM优于KM。<\/jats:p>“，”DOI“：”10.2478\/v10006-011-0015-0“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2011,3,30]]，”date-time“：”2011-03-30T01:08:12Z“，”timestamp“：1301447292000}“，”page“：“203-209”，“source”：“Crossref”，”is-referenced-by-count“：1，”title“：[”KHM聚类技术作为内窥镜彩色图像分割方法“]，”前缀“：”10.61822“，”体积“：”21“，”作者“：[{”给定“：”Mariusz“，”家族“：”Fr\u0105ckiewicz“，“序列”：“第一”，“从属关系”：[]}，{”给出“：”Henryk“，”家庭“：”Palus“，”序列“：”附加“，”从属关系“：[]{”，“成员“：”37438“，”引用“：[}”键“：”1“，”doi由“：”插入crossref“，”volume-title“：”使用模糊目标函数算法进行模式识别“，”author“：”J.Bezdek“，”year“：”1981“，”DOI“：”10.1007\/9781-4757-0450-1“}，{”issue“：”8“，”key“：”2“，”DOI-asserted-by“：”crossref.“，”first-page:“741”，”DOI:“10.1016\/S0167-8655（98）00052-X“，”article-title”：“彩色图像分割结果的定量评估”，“volume“：”19“，”author“：”M.Borsotti“，”year“：”1998“，”journal title“：”Pattern Recognition Letters“}，{“issue”：“12”，“key”：“3”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”2259“，”doi“：”10.1016\/S0031-3203（00）00149-7“，”article-title“：“彩色图像分割：进展与展望”，“volume”：：“34”，“author”：“H.Cheng”，“year”：“2001”，“journal-title”标题“：”模式识别“}，{“key”：“4”，“first-page”：“469”，“article-title”：“彩色图像量化中聚类的初始化方法”，“author”：“M.Fr\u0105ckiewicz”，“year”：“2009a”}，}，“key“：”5“，“first page”：”333“，“article-title:”KM和KHM聚类技术：通过多线程编程计算加速“，”author“：”M.Fr\u 0105cKiewicz“，”年：“2009b”}，{“key”：“6”，“unstructured”：“Hamerly，G.J.（2003）。通过数据聚类学习数据中的结构和概念，加利福尼亚大学圣地亚哥分校博士论文。“}，{”issue“：”1“，”key“：”7“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first-page“：”84“，”doi“：”10.1109\/TCOM.1980.1094577“，”article-title“：”矢量量化器设计的算法“，”volume“：“28”，”author“：”Y.Linde“，”year“：”1980“，”journal-title“：”IEEE Transactions on Communications“}，{”issue“：”2“，”key“：”8“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“129”，”doi“：”10.1109\/TIT.1982.1056489“，”article-title”：“PCM中的最小二乘量化”，“volume”：“28”，“author”：“S.Lloyd”，“year”：“1982”，“journal-title”“：”EEE Transactions on-Information“}”，{“key”：”9“，”首页“：”281“”，“article-title“：“多元观测值分类和分析的一些方法”，“author”：“J.MacQuen”，“year”：“1967”}，{“key”：“10”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first-page”：“103”，“doi”：“10.1201\/9781420009781.ch5”，“volume-title”：“彩色图像处理：方法和应用”，“author”:“H.Palus”，“year”：”2006“}”，{”key“：“11”，“非结构化“：”Zhang，B.（2000）。广义k-调和平均值\u2014无监督学习中的提升，技术报告TR HPL-2000-137<\/i>，Hewlett-Packard Labs，Palo Alto，CA“｝，｛“键”：“12”，“非结构化”：“Zhang，B.，Hsu，M.和Dayal，U.（1999）。K-harmonic表示\u2014数据聚类算法，技术报告TR HPL-1999-124<\/i>，Hewlett-Packard Labs，Palo Alto，CA。“}]，“container-title”：[“国际应用数学与计算机科学杂志”]，“原始标题”：[]，“链接”：[{“URL”：“http://\/content.sciendo.com\/view\/journals\/amcs\/21\/article-p203.xml”，“content-type”：“text\/html”，“内容-版本”：“vor”，“intended-application“：”text-mining“}，{“URL”：“https:\/\/www.degruyter.com/view\/j\/amcs.2011.21.issue-1\/v10006-011-0015-0\/v1006-011-0015.0.pdf”，“content-type”：“unspecified”，“content-version”：“vor”，“intende-application”：“similarity-checking”}]，“deposed”：{“date-parts”：[2024,2,29]]，“date-time”：”2024-02-29T10:27:09Z“，“时间戳”：1709202429000}，“score“：1，”resource“：{”primary”：{“URL”：“https:\/\/content.sciendo.com/doi\/10.2478\/v10006-011-0015-0”}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{date-parts”：[[2011,3,1]}，“references-count”：12，“journal-issue”：{issue“1”}，《URL》：“http://\/dx.doi.org\/10.248\/v1006-0 011-0015-0“，”关系“：{}，”ISSN“：[”1641-876X“]，”ISSN-type“：[{”value“：”1641-876X“，”type“：”print“}]，”subject“：[]，”published“：{”date-parts“：[[2011,3,1]]}}