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基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法. 相似文献
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蚁群算法的离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性特点,非常适合于图像分割.但基本蚁群算法中蚂蚁运动的随机性使得算法进化速度慢且易于陷入局部最小等缺陷.提出了一种基于改进的蚁群模糊聚类的图像分割方法,给出了多种信息素的更新方式.针对算法循环次数多,计算量大的问题,综合考虑图像中像素的灰度,邻域平均灰度,梯度等特征来设置初始聚类中心进行蚁群模糊聚类.实验结果表明,该方法在图像分割中的确能够得到较好的分割结果. 相似文献
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图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛。因此,文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法,改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法,通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数,定义了一种新的引导函数,并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明,该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。 相似文献
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基于二维直方图和改进蚁群聚类的图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛。因此,文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法,改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法,通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数,定义了一种新的引导函数,并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明,该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。 相似文献
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准确地提取荔枝果实的完整轮廓对采摘机器人自动识别与采摘至关重要。以蚁群和模糊C均值(FCM)聚类为理论基础,选用符合荔枝颜色特性的L*a*b*颜色空间,提出一种基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法。该算法利用L*a*b*颜色空间的a*通道正轴代表红色和负轴代表绿颜色进行初始分割,然后利用蚁群聚类算法全局性和鲁棒性的优点确定FCM的聚类中心,用引入空间约束的FCM完整地分割出荔枝果实。实验结果表明此方法实现了荔枝图像完整地分割,并且满足了采摘机器人后续的荔枝识别与采摘,对成熟荔枝分割的正确率达到了87%。 相似文献
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针对单一聚类算法在图像分割中容易陷人局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法.新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率.实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均... 相似文献
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针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM),即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目标函数,提高FCM算法抗噪性。为验证FKMFCM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie_Beni系数、运行时间、迭代次数4个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,FKMFCM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。 相似文献
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TSP问题(旅行商问题)是组合优化问题中最经典的NP问题之一,蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。 相似文献
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TSP问题(旅行商问题)是组合优化问题中最经典的NP问题之一,蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。 相似文献
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基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解 总被引:1,自引:0,他引:1
如何高效的向用户提供最优路径是蚁群算法大规模应用于导航系统的关键问题,针对现有最优路径问题研究中蚁群算法收敛速度慢及容易发生停滞的缺点,利用A*算法的启发式信息改进蚁群算法的路径选择策略,加快算法收敛速度.同时引入遗传算法的双种群策略和蚁群系统信息素更新策略,增加全局搜索能力,避免算法出现停滞现象.仿真实验结果表明,该改进算法具有较好的稳定性和全局优化性,且收敛速度较快. 相似文献
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蚁群算法的研究现状及其展望 总被引:20,自引:0,他引:20
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究表明该睡具有并行性,鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望。 相似文献