基于蚁群智能和支持向量机的图像分割方法

• 作者: 何伟 吴海珍 蒋加伏 齐琦
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 蚁群智能 优化算法 支持向量机 二维阚值
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 408-410
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3850字
• 语种: 中文

摘要

针对传统阈值法在图像分割时仅考虑像素的灰度信息,对噪声敏感且不易确定全局最优阈值的缺点,提出了基于蚁群智能和支持向量机的图像分割方法.该方法利用蚁群优化算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的最优点灰度-区域灰度均值对作为阈值来区分目标和背景,然后对支持向量机进行训练和测试,最后用训练好的支持向量机分割图像.实验结果表明,该方法抗噪能力强,分割准确,是一种实用有效的图像分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋加伏	长沙理工大学计算机与通信工程学院	62	490	14.0	18.0
2	何伟	长沙理工大学计算机与通信工程学院	9	66	3.0	8.0
3	齐琦	长沙理工大学计算机与通信工程学院	4	59	3.0	4.0
4	吴海珍	长沙理工大学计算机与通信工程学院	14	149	8.0	12.0