基于高斯扰动量子粒子群优化的图像分割算法

• 作者: 吴锡生 颜惠琴
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群优化算法 高斯扰动 聚类 图像分割
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 275-278
• 分类号: TP391
• 字数: 2727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.03.067

摘要

研究图像提取问题,在处理由不同种类纹理区域组成的彩色图像时,针对克服量子粒子群优化(QPSO)聚类算法由于早熟现象导致图像分割过程中难以计算出精确纹理区域,为了能准确提取图像目标和提高精度,提出了基于高斯扰动的量子粒子群优化(GQPSO)的新型聚类算法.受益于高斯扰动,GQPSO 改善了 QPSO 固有的多样性下降和陷入局部早熟的问题,而快速逼近全局最优解.对 Berkeley Segmentation 数据库中的 6 幅图像的分割实验结果表明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚类效果和性能均有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴锡生	江南大学信息工程学院	81	560	14.0	18.0
2	颜惠琴	江南大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0