基于PSO的快速模糊C均值图像分割算法

被引：5

作者：

李艳灵 ^{[1
]}

李刚 ^{[2
]}

机构：

[1] 华中科技大学控制科学与工程系

[2] 信阳师范学院计算机科学系

来源：

计算机应用研究 | 2008年 / 10期

关键词：

图像分割; 模糊C均值; K均值算法; 粒子群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

利用粒子群算法全局性和鲁棒性的特点,可以解决模糊C均值算法(FCM)用于图像分割时对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题。但是设定粒子群算法的初始搜索范围依赖于人的经验,并且所设范围往往过大,影响算法的执行速度,为此提出用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为粒子群算法初始搜索范围的参考,缩小粒子群算法的搜索范围,提高算法执行速度。实验表明该算法具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力。

引用

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