基于蜂群优化模糊聚类的遥感图像变化检测

针对模糊聚类算法容易陷入局部最优,结合人工蜂群算法的全局最优性,提出一种基于蜂群优化模糊C均值聚类的新算法,并将此算法应用到遥感图像的变化检测中。利用差值图和比值图融合的方法得出多时相遥感图像的差异图,在对差异图像进行模糊聚类生成变化类和未变化类的同时,利用人工蜂群算法对差异图进行全局搜索,较大程度地避免FCM算法陷入局部最优,也降低了FCM算法对初始解的敏感度。实验结果表明,新算法比FCM分类准确、效率更高。     

基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割

为克服传统模糊聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,对聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优,模糊信息处理能力不足等缺陷,该文提出基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割算法。首先设计一种新颖的图像空间信息提取策略,进而构造融合图像空间信息的直觉模糊聚类目标函数,提高对于噪声的鲁棒性,提升算法处理图像中模糊信息的能力。为了优化上述目标函数,提出一种基于近邻学习搜索机制的花授粉算法,实现对于聚类中心的寻优,解决对于聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优的问题。实验结果表明所提算法能在多种噪声图像上取得令人满意的分割效果。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。     

基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割

模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了图像的分割精度。     

基于改进遗传算法的图像分割

分析了OTSU图像分割算法和遗传算法,针对基本遗传算法在优化OTSU图像分割算法中存在的易于早熟、陷入局部最优的不足,提出了一种基于改进遗传算法的图像分割算法。结合OTSU对遗传算法中的适应度函数进行改进,使得对个体的评价更合理,提高算法的全局搜索能力,避免了遗传算法陷入局部最优。实验结果表明,与基于基本遗传算法的图像分割方法相比,改进的图像分割算法在图像分割中获得的分割效果更佳。     

一种改进的基于遗传算法的聚类分析方法

C－均值聚类收敛速度快，但是它容易陷入局部最优，且对初始解很敏感。遗传算法是一种全局搜索方法，但是它收敛速度慢。为了在搜索能力和收敛速度两方面都取得较好的效果，本文提出了一种改进的基于遗传算法的聚类分析方法。实验结果表明：本文提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解（或近似全局最优解）的能力要优于经典遗传算法及C－均值聚类算法；且通过对变异概率的巧妙设置，提高了算法的自适应能力。     

基于模拟退火和粒子群改进的图像分割FCM方法

针对模糊C均值聚类(FCM)算法在分割图像时需要事先给出聚类数和容易陷入局部极小值的问题,提出一种新的FCM算法。首先,利用粒子群算法更新FCM的聚类中心,以加强算法的搜索能力,提高收敛速度;其次,根据模拟退火准则决定是否接受新的聚类中心,以得到当前迭代下的全局最优值;最后,设定有效性函数寻找图像的最佳聚类数,使算法具有自适应判断图像类别个数的能力。实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,并且在未知聚类数的情况下能自适应寻找图像的最佳分类个数。     

基于遗传模拟退火算法的Otsu图像分割研究

针对目前基本遗传算法在优化图像分割算法中存在的易于早熟、陷入局部最优的不足,以最大类间方差函数为适应度函数,提出了一种基于改进遗传算法的图像阈值分割算法.对交叉、变异算子进行自适应改进,同时将模拟退火算法融入到遗传算法中,使得对个体的评价更合理,既能克服种群退化现象,又改善算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优.实验结果显示,与Otsu图像分割法以及基于遗传算法的图像分割方法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,执行效率更高,在图像分割中获得的分割效果更佳.     

变长度微粒群优化模糊聚类的自适应图像分割方法

模糊C均值聚类(FCM.fuzzy c-means)图像分割方法,对初值选取较敏感,并且需要事先确定聚类数目.为此,提出了一种基于变长度微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化PBMF模糊聚类的自适应图像分割方法.PBMF指标函数考虑了聚类数目和聚类中心,通过设计变长度PSO算法来实现PBMF指标函数的优化过程,并利用统计直方图将图像从像素窄间映射到灰度直方图特征空间,从而快速地获得图像的最佳聚类数日和聚类中心.对遥感图像的分割实验表明,该自适应分割策略具有全局搜索图像最佳聚类数月和聚类中心的能力,以及较强的抗噪能力.     

一种基于禁忌搜索的全局最优化模糊聚类算法

模糊C均值（FCM）算法是一种基于贪心思想的迭代算法,算法沿迭代序列收敛到一个极小值,但存在搜索能力弱、易陷入局部最优的缺点.本文提出了一种基于禁忌搜索的模糊聚类算法,该算法在一个解的邻域内使用禁忌搜索,并采用了基于FCM局部收敛性质的长期表禁忌策略,保证在不断移动搜索起点的同时避免重复搜索;其次使用混沌优化思想与动态步长策略来提升算法的全局搜索能力,以达到获取全局最优解的目的.实验结果表明,改进算法极大地提高了聚类准确率,并具有良好的稳定性,与群智算法和遗传算法的优化相比也具有一定的优势.     

基于微正则退火与改进型FCM结合的遥感图像分割算法

本文提出一种基于微正则退火与加入空间邻域信息的FCM相结合的遥感图像分割算法,该方法在分割图像时将每幅图像划分成多个3x3邻域窗口,将图像的空间邻域信息和灰度值信息结合的约束项引入FCM算法的目标函数中,目的是为了降低算法对噪声的敏感性和更好的保持图像边缘信息;利用微正则退火算法优秀的全局收敛性对改进的FCM算法进行优...     

基于领域灰度的模糊C均值图像分割算法

模糊C均值(FCM)聚类算法对图像局部灰度值不均匀和噪声十分敏感,提出一种基于像素点灰度补偿校正和邻域信息的FCM新算法.通过预先假定像素点存在加性或乘性噪声,再将像素点的邻域信息引入到噪声模型,经反复迭代调整像素点的噪声值直至最优.在FCM反复迭代的过程中,对算法进行上下截集半模糊化处理,从而提高分类的速率和准确率....     

基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法

模糊C均值（FCM）聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。     

基于量子粒子群模糊C均值聚类算法应用研究

模糊C均值聚类对初始参数有着较强的依赖性,文中针对其对初始聚类中心敏感的问题,提出利用量子粒子群来优化FCM的初始聚类中心。粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力不足,因此借助于量子理论,将粒子群量子化,借助量子旋转门改变粒子的移动,同时利用量子非门增加种群的多样性,加强粒子群优化算法的局部寻优能力。并最终利用量子粒子群优化算法搜寻FCM算法的初始聚类中心,通过实验仿真表明,改进的算法在加快搜索速度的同时,能获得较为稳定的聚类中心且分割效果明显优于标准的FCM算法。     

基于混合粒子群算法求解TSP问题

遗传算法是研究TSP问题中最为广泛的一种算法,它具有全局搜索的能力。而粒子群算法收敛速度较快,但容易造成局部最优的情况。本文基于遗传算法的交叉变异设计了混合粒子群算法,通过对TSP问题求解分析,证实该方法提高了标准粒子群的搜索能力,获得了较高的收敛速度和近似最优解。     

基于遗传神经网络的芯片图像分割

芯片图像分割是上芯机机器视觉系统进行图像处理的重要环节,分割效果直接影响下一步芯片信息的提取。采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免网络陷入局部最优,使其在全局范围内获得最优解。通过选择实数编码和遗传算子算法控制参数,利用优化后的神经网络对芯片图像进行分割;并用模板匹配法得到分割图像的匹配度,计算其平均值和方差。最后,将该算法与传统分割算法的进行比较,该算法的分割效果优于传统分割效果。     

基于粒子群优化非局部模糊聚类图像分割算法

为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。     

一种用于线性阵列综合的改进遗传算法

为了提高阵列综合收敛速度,实现目标函数局部最优,分析了现有的遗传算法存在的不足,提出了一种应用于线性阵列综合的改进遗传算法。该算法根据现有算法对实数编码搜索能力不强,容易陷于局部最优解的缺陷,提出了能够增强个体寻优范围的搜索方案,以跳出局部最优解,是解决问题的有效途径。仿真结果表明,改进后的算法能够使目标函数迅速跳出局部最优解,收敛速度至少增加了2¹0倍。