基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割

• 作者: 何红洲 文永革 李柏林 李海洋
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机权重 粒子群优化 K-均值聚类 图像分割
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 视觉与图像
• 页码范围: 755-761
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4760字
• 语种: 中文

摘要

K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域.但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果.针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK.在算法运行初期,利用随机权重粒子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部搜索能力,实现算法快速收敛.实验表明:RWPSOK算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法(PSOK)相比,RWPSOK算法具有更好的分割效果和更高的分割效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李柏林	西南交通大学机械工程学院	139	883	15.0	21.0
2	李海洋	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	25	130	7.0	11.0
4	文永革	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	18	94	4.0	9.0
5	何红洲	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	12	84	5.0	9.0