基于纹理特征的盲道区域分割算法

• 作者: 张立材 李媛 王民
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 生物地理学优化算法 核模糊C均值算法 BBO-KFCM算法 图像分割
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3635字
• 语种: 中文

摘要

盲道分割是导盲系统中的重要一部分,核模糊C均值(KFCM)算法使用内核的方法来提高聚类的性能,然而,该算法具有初始化敏感,陷入局部极小和缺乏先验知识对核函数的最优参数等缺陷.若需进一步提高聚类性能,则需要克服上述问题.对此,文章提出了一种基于改进的KFCM算法,将生物地理学优化算法(BBO)与KFCM算法相结合.BBO算法没有聚类特性,主要是采用生物地理学中的迁移算子之间的信息共享解决方案,而KFCM算法受初值影响,对图像噪声很敏感,因此BBO算法可以对KFCM算法进行优化,从而提高聚类性能.实验结果表明,改进的KFCM算法较现有文献相比,可以对盲道区域进行更精确地分割,且聚类效果评价指数更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王民	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	108	458	11.0	17.0
2	张立材	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	27	160	6.0	12.0
3	李媛	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	10	29	3.0	5.0