基于K-均值与蚁群混合聚类的图像分割

• 作者: 江新姿 高尚
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群聚类 K-均值聚类 图像分割
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 138-141
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2011.06.038

摘要

针对单一聚类算法在图像分割中容易陷人局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法.新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率.实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均值和蚁群聚类算法有很大提高.所以进一步表明该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高尚	江苏科技大学计算机科学与工程学院	159	1624	18.0	34.0
2	江新姿	江苏科技大学南徐学院	8	80	6.0	8.0