改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割

• 作者: 董倩
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模糊均值聚类算法 遗传算法 引向因子 信息共享
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 680-686
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3531字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.04.17

摘要

针对传统模糊均值聚类算法存在的问题，提出一种改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割算法。首先在标准遗传算法的交叉操作中引入方向因子，使参与交叉的个体向最佳个体靠近，加快算法的收敛速度，并通过增强群体间的信息共享机制提高算法的全局搜索能力，避免了早熟收敛，改善了全局解的精度；然后采用改进遗传算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心，实现图像分割；最后采用仿真实验测试算法性能。实验结果表明，相对于传统模糊均值聚类算法及其他图像分割算法，本文算法在分割正确率、分割速度及鲁棒性上均更优。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董倩	石家庄学院计算机学院	11	32	4.0	5.0