区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法

• 作者: 刘汉强 张咪咪 赵凤
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 多目标进化 模糊聚类 半监督聚类 区域信息
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1106-1113
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JRIT180605

摘要

现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想.为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法.该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集.最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,实现从最优解集中选取一个最优解.实验结果表明:与已有多目标进化聚类算法相比,该算法不但分割效果有所提升,而且运行效率得以提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘汉强	陕西师范大学计算机科学学院	17	65	4.0	7.0
2	赵凤	西安邮电大学通信与信息工程学院	29	651	10.0	25.0
6	张咪咪	西安邮电大学通信与信息工程学院	1	3	1.0	1.0