基于PSO与K-均值聚类算法优化结合的图像分割方法

为了提高图像分割的质量和效率,同时,针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）容易陷于局部最优和K-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,本文将PSO和K-均值算法相结合,提出一种通过调整惯性权重和学习因子的优化算法。首先,对图像进行去噪预处理,并将处理后的颜色图像转换到HSV空间,以提高色彩质量。然后,改进粒子群算法中的惯性权重和学习因子公式及参数,避免陷入局部最优。最后,根据粒子的适应度切换到K-均值算法执行局部搜索,使聚类中心不断更新实现快速收敛。实验结果表明,在图像分割的过程中,改进的算法具有全局搜索能力强的优点,能够实现更快的收敛速度和更高的分割精度。