| 蚁群模糊聚类的图像分割 |
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| 引用本文： | 汤可宗,江新姿,高尚.蚁群模糊聚类的图像分割[J].计算机工程与设计,2008,29(7):1770-1772. |
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| 作者姓名： | 汤可宗 江新姿 高尚 |
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| 作者单位： | 1. 江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212003;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州,215006
2. 江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212003 |
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| 基金项目： | 江苏省教育厅青蓝工程项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 蚁群算法 图像分割 模糊聚类 特征提取 |
| 文章编号： | 1000-7024(2008)07-1770-03 |
| 修稿时间： | 2007年6月8日 |
Image segmentation based on ant colony fuzzy clustering |
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| TANG Ke-zong,JIANG Xin-zi,GAO Shang.Image segmentation based on ant colony fuzzy clustering[J].Computer Engineering and Design,2008,29(7):1770-1772. |
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| Authors: | TANG Ke-zong JIANG Xin-zi GAO Shang |
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| Affiliation: | TANG Ke-zong1,2,JIANG Xin-zi1,GAO Shang1,2(1.School of Electrics , Information,Jiangsu University of Science , Technology,Zhenjiang 212003,China,2.Jiangsu Provincial Key Laboratory of Computer Information Processing Technology,Soochow University,Suzhou 215006,China) |
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| Abstract: | Ant colony algorithm,with discretion,parallel,robustness and positive feedback,is well suitable for image segmentation.but its random search result in many problems such as slow searching in speed and easy falling to local best.A new method of image seg-mentation is proposed based on improved ant colony fuzzy clustering,and give many different kinds of information modification.Aiming at the shortcoming of mass calculating of a ant colony algorithm.Value,mean value of neighborhood,gratitude are considered sy... |
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| Keywords: | ant colony algorithm image segmentation fuzzy clustering feature extraction |
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