基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法

• 作者: 程虹 罗颖 黄小童
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 显著图 图像分割 蚁群算法 类间蚂蚁竞争 简单线性迭代聚类
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.018

摘要

由于单类蚁群算法分割易造成欠分割或者过分割,提出基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法.首先根据线性迭代聚类超像素分割算法(simple linear iterative clustering,SLIC)对图像进行预处理,在保留原始图像信息的前提下,将图像分割成各个区域,这样不仅可以提高分割精度得到理想的分割结果,还可以缩短运算时间.同时为了弥补单类蚂蚁分割易造成的欠分割或者过分割,引入两类蚂蚁,每一类蚂蚁寻找各自目标(前景/背景),不同类别的蚂蚁之间进行信息互补与竞争,使得分割结果更加准确.根据种群竞争思想,设定两类蚂蚁,每类蚂蚁设定食物目标不同,从而相互竞争,"优胜劣汰",最终找到各自的食物,根据两类蚂蚁分泌的信息素竞争得到最终的结果.实验结果表明,该算法运行快速,分割结果更加精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程虹		19	26	3.0	4.0
2	罗颖		7	24	3.0	4.0
3	黄小童		1	0	0.0	0.0