基于改进谱聚类与粒子群优化的图像分割算法

本文提出了一种基于改进谱聚类与粒子群优化的图像分割算法。该算法利用双树复小波变换系数,求得能量均值构造相似性矩阵,充分利用了待聚类数据所包含的空间邻近信息和特征相似性信息。在谱映射的过程中,采用了Nystr迸m逼近策略,降低了谱聚类算法的复杂度和内存消耗,然后在进行K均值聚类时使用粒子群优化算法。最后,通过对医学图像和遥感图像分割验证了新算法的有效性。     

粒子群优化的聚类方法在图像分割中的应用

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和粒子群优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个粒子并采用粒子群优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于PSO聚类方法对图像的分割效果比原算法有所改进.     

一种改进的简化均值粒子群K-means聚类算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优且K-means算法受聚类数及初始聚类中心的选取影响较大,提出了一种改进的简化均值粒子群K-means优化聚类算法(ISMPSO-AKM).一方面,在简化粒子群算法的基础上,加入邻域最优粒子,由个体最优位置、全局最优位置及邻域最优位置线性组合改进位置公式.另一方面,构造一种基于余弦函数和对数函数的惯性权重,实现对惯性权重的动态调整.此外,引入AKM聚类算法确定聚类数,动态获取初始中心,进一步提高算法的准确性.仿真实验表明,改进的ISMPSO-AKM算法具有更快的收敛速度,更高的求解精度及更稳定的聚类结果.     

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。     

改进粒子群结合K 均值聚类的图像分割算法

K 均值聚类的分类结果过分依赖于初始中心的选择且容易陷入局部最优。文中针对K 均值的缺陷,提出了一种基于随机权重粒子群和K 均值聚类的图像分割算法RWPSO KM。在算法开始,利用随机权重粒子群算法的全局搜索能力避免算法陷入局部最优。然后根据公式计算种群多样性执行K 均值算法,利用K 均值算法的局部搜索能力实现算法的快速收敛。实验结果表明, RWPSO KM与K 均值聚类和PSOK相比具有更好的分割效果和更高的分割效率。     

基于异步粒子群优化算法的图像分割方法

在标准粒子群优化算法的每一次迭代中,粒子都是同时更新,然而在现实世界中(比如鸟群)粒子的更新并不是同时的.模拟现实的鸟群更新,找到一种异步粒子群优化算法.异步粒子群优化算法是将粒子的更新顺序进行改进,在每次迭代中将所有粒子按适应度的优劣排序,从而每个粒子在更新时都能利用到当代群体的信息,所以算法更易于收敛.提出一种基于异步粒子群优化算法的图像分割方法,用异步粒子群优化算法自适应选取图像的分割阈值.实验表明,与基本的粒子群优化算法相比,该算法比较稳定,易于收敛到最优解,分割速度较快.     

基于量子粒子群优化算法的图像分割方法

利用量子粒子群优化算法(QPSO)对二维Fisher准则图像分割评价函数进行了全局优化,提高了分割阈值的求解速度。并针对量子粒子群优化算法存在收敛性差、易早熟的问题,提出了量子粒子群优化算法和邻域搜索双重寻优的改进算法。实验结果表明,改进后的分割方法具有良好的分割效果和求解速度。寻找到的最佳阈值与二维Fisher准则函数算法完全相同,而阈值求解时间只有二维Fisher准则函数算法的1/3。     

基于模糊熵聚类和改进粒子群的MRI脑图像分割研究

现有医学图像生成过程中无法回避噪声的引入,而目前还未有较好的算法对高噪声的MRI医学图像进行分割,分割归属于聚类问题,聚类常用的方法是模糊聚类,但模糊聚类需要解决对噪声和初始化敏感的问题,提出了一种基于模糊熵聚类和粒子群优化算法的MRI脑图像分割算法.首先在模糊熵聚类算法的基础上进行改进,设计了 一种利用邻域空间信息的...     

基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。     

基于改进K-means聚类和量子粒子群算法的多航迹规划

针对在复杂环境下需要通过多航迹规划以实现武器协同的问题,利用排挤机制产生Kmeans聚类的初始聚类中心,并将改进K-means聚类与量子粒子群算法(QPSO)相结合应用于无人机的三维多航迹规划。改进算法解决了K-means聚类易陷入局部最优、聚类准确率低的问题。根据产生的初始聚类中心,将粒子划分成多个子种群,利用QPSO算法对每个子种群进行优化,使得每个子种群可以产生一条可行航迹。仿真分析证明了改进算法可以有效保证子种群之间的多样性,生成较为分散的多条可行航迹。     

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。     

基于粒子群算法的图像分割

文章对基于粒子群算法的图像分割进行研究。图像分割是在一个复杂的参数空间寻找最优分割参数。各种智能优化算法可以对复杂的非线性多维数据空间进行快速有效的计算,它不仅可以得到全局最优解,而且会使计算时间大大缩短。智能优化算法用于图像分割的关键是求解最优阈值。最优阈值的选取就是将智能算法作为优化工具,采用迭代的方式计算在某准则下目标函数的最优值,从而求解出分割图像的最优阈值。其中,粒子群算法是经典的智能优化算法之一。     

分数阶粒子群的模糊聚类图像分割算法研究

针对模糊C-均值聚类算法易受初始聚类中心的影响而陷入局部极值的缺陷,提出基于分数阶粒子群的模糊聚类图像分割算法。利用分数阶微积分容易跳出局部极值的固有优势,将其引入粒子群的速度、位置更新进程,同时改进分数阶阶次的自适应调整机制并引入步长控制因子。实验结果表明,该算法与传统算法相比,具有更高的分割精度与更快的收敛速度。     

基于混沌粒子群的IDS告警聚类算法

为了提高入侵检测系统(IDS)的告警质量,减少冗余报警,提出了一种基于混沌粒子群优化的IDS告警聚类算法。算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步向最优点靠近。该算法能够克服粒子群算法的早熟、局部最优等缺点,指导聚类中心寻找到全局最优解。通过理论分析与实验测试,验证了该算法在入侵检测系统中,能够大量减少告警数量,提高告警质量,具有较高的检测率和较低的误报率。     

基于小波粒子群混合算法的图像压缩技术

在小波包变换的图像压缩技术中,小波包基以及阈值的选择对图像的压缩效果有很大的影响,且软硬阈值各有其缺陷。文中提出了一种基于PSO(Particle Swarm Optimization)和小波包变换的图像压缩算法,算法中的适应度函数根据原图像和重建图像间的均方根误差与小波包分解的节点熵值之和设计,该函数被用来选择最佳小波包基并为小波包分解中的细节分量选择单独的阈值,解决了小波包变换设计的结构优化以及自适应阈值问题。实验结果表明,该算法加快了压缩速度,提高了自适应阈值图像压缩算法的适应能力,有较好的压缩性能。     

基于改进粒子群算法的图像边缘检测研究

为了提高图像边缘检测的细节信息,采用了二进制粒子群算法。首先通过logistic变换更新粒子速度,粒子速度不受限制;接着动态调整粒子位置,使飞行状态充分调整;然后正态云发生器动态调整粒子的惯性权重,这样较优粒子可以取得较小的惯性权重;最后建立图像边缘检测模型和算法流程。实验仿真显示本文算法对图像边缘定位准确、清晰,信噪比为35.928 1db,处理时间为1.340 1s。满足检测结果中对信息含量大、执行时间少等要求。     

基于K-means聚类算法优化方法的研究

针对传统K-means聚类中存在的一系列问题,文中提出了一种基于K-means聚类的改进算法。该算法首先利用K-means++聚类从数据中选择K个距离尽可能远的对象作为初始聚类中心,然后利用K-mediods聚类选择数据样本的中位数作为聚类中心的对象,最后与两步聚类结合。通过对几个常用UCI标准数据集进行仿真实验,结果表明该算法比传统算法更优。     

基于小波变异本质粒子群和模糊熵的图像分割

针对本质粒子群(BBPSO)算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,提出了一种基于小波变异(WM)BBPSO(WMBBPSO)和模糊熵的图像分割算法,利用WMBBPSO搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其它两种BBPSO算法的分割结果比较表明,该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。