基于捕食者-食饵微粒群优化的二维FCM图像分割方法

• 作者: 周鲜成 李清峰 申群太
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 微粒群算法 捕食者-食饵模型 模糊C均值(FCM)聚类 二维直方图 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 75-80,86
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2009.01.013

摘要

传统模糊C均值聚类算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,没有考虑像素的空间邻域信息,因此抗噪性能差.为了克服传统模糊C均值聚类算法的局限性,提出了一种基于捕食者-食饵微粒群算法的二维模糊C均值聚类图像分割方法.该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,根据像素的灰度信息和改进二维直方图描述的像素邻域关系特性,建市包含邻域信息的适应度函数,并利用捕食者-食饵微粒群的全局优化能力,通过迭代优化获得最优聚类中心,实现图像分割.仿真结果表明,所提算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,聚类正确性高,分割效果好,是一种有效的图像分割算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申群太	中南大学信息科学与工程学院	142	1073	17.0	25.0
2	周鲜成	湖南商学院计算机与电子工程学院	77	640	13.0	23.0
4	李清峰	湖南商学院计算机与电子工程学院	23	134	5.0	11.0