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基于蚁群算法的图像分割方法
引用本文:韩彦芳,施鹏飞.基于蚁群算法的图像分割方法[J].计算机工程与应用,2004,40(18):5-7.
作者姓名:韩彦芳  施鹏飞
作者单位:上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200030
基金项目:上海市科委计划项目(编号:035115039)
摘    要: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?根据数字图像的离散性特点,首先从模糊聚类角度出发,将蚁群算法引入图像分割中,综合考虑像素的灰度?梯度及邻域特性进行特征提取?然后,针对蚁群算法循环次数多,计算量大的问题,设置启发式引导函数和初始聚类中心进行改进?详细阐述特征提取?初始聚类中心设置和模糊聚类流程?实验证明改进蚁群算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法

关 键 词:蚁群算法  图像分割  模糊聚类  特征提取  邻域
文章编号:1002-8331-(2004)18-0005-03
修稿时间:2004年3月1日

Image Segmentation Based on Improved Ant Colony Algorithm
Han Yanfang Shi,Pengfei.Image Segmentation Based on Improved Ant Colony Algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2004,40(18):5-7.
Authors:Han Yanfang Shi  Pengfei
Abstract:Ant colony algorithm(ACA)is a kind of discrete,parallel and robust evolutionary algorithm with fuzzy cluster-ing ability.Here,ACA has been introduced into image segmentation from the aspect of fuzzy clustering.The gray value,gratitude and neighborhood of the pixels are considered synthetically.Then,based on the analysis of the image,the intro-ductory system has been strengthened.The process is elaborated from feature extraction,initialization to fuzzy clustering operation.Finally,results are given.It shows that the improved ACA is an effective method in image segmentation.
Keywords:Ant  Colony Algorithm  image segmentation  fuzzy clustering  feature extraction  neighborhood
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