结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割

• 作者: 张晓明 李婷婷 江朝晖 饶元
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模糊C均值 基因表达式编程 聚类 空间函数
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图像分析与识别
• 页码范围: 575-583
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.160504

摘要

目的 针对模糊C-均值聚类图像分割方法存在的对初始值敏感及抗噪性能差的问题,提出一种结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割方法.方法 首先,利用基因表达式编程算法对图像进行初次分割,即将聚类中心编码成染色体,通过适应度评价引导搜索获得优化的聚类中心;然后在隶属度计算中引入空间函数,以初次分割结果作为初始值,使用空间模糊聚类对图像进行二次分割.结果 对加噪的合成图像和Berkeley图像的分割实验显示,本文方法在聚类划分系数(VPC)、聚类划分熵(VPE)和峰值信噪比(PSNR)等评价指标上总体性能优于经典的模糊C-均值聚类和空间模糊C-均值聚类分割算法,其中VPC值平均高出0.062 4和0.061 1,VPE值平均降低0.117 0和0.101 1,而PSNR值平均提升了约13.312 1 dB和3.308 4 dB;在对Berkeley图像库中的6幅图片的分割实验显示,本文方法对图像分割的VPC值均在0.93以上,相比两种对比方法平均提高0.157 6和0.013 3,VPE值保持在0.1附近,均低于对比方法,PSNR值平均提高2.896 3 dB和1.934 4 dB;在多目标分割实验上,随着聚类数目增加,3种方法的分割性能均有下降,但本文方法性能曲线最为平缓,受聚类数目的影响最小.虽然本文方法所需的运行时间略有增加,但求解所需的迭代次数却极大地减少.结论 本文提出的图像分割方法具有很强的抗噪性、更高的分割精度和稳定性,适用于需要更精确结果、对时间要求不高的分割场景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江朝晖	安徽农业大学信息与计算机学院	55	390	10.0	17.0
3	饶元	安徽农业大学信息与计算机学院	42	120	7.0	9.0
5	李婷婷	安徽农业大学信息与计算机学院	7	18	3.0	4.0
10	张晓明	安徽农业大学信息与计算机学院	4	10	1.0	3.0