结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割

被引：10

作者：

李婷婷 ^{[1
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江朝晖 ^{[1
,2
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饶元 ^{[1
,2
]}

张晓明 ^{[1
]}

机构：

[1] 安徽农业大学信息与计算机学院

[2] 农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室

来源：

中国图象图形学报 | 2017年 / 22卷 / 05期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

图像分割; 模糊C均值; 基因表达式编程; 聚类; 空间函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

目的针对模糊C-均值聚类图像分割方法存在的对初始值敏感及抗噪性能差的问题,提出一种结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割方法。方法首先,利用基因表达式编程算法对图像进行初次分割,即将聚类中心编码成染色体,通过适应度评价引导搜索获得优化的聚类中心;然后在隶属度计算中引入空间函数,以初次分割结果作为初始值,使用空间模糊聚类对图像进行二次分割。结果对加噪的合成图像和Berkeley图像的分割实验显示,本文方法在聚类划分系数(VPC)、聚类划分熵(VPE)和峰值信噪比(PSNR)等评价指标上总体性能优于经典的模糊C-均值聚类和空间模糊C-均值聚类分割算法,其中VPC值平均高出0.062 4和0.061 1,VPE值平均降低0.117 0和0.101 1,而PSNR值平均提升了约13.312 1 d B和3.308 4 d B;在对Berkeley图像库中的6幅图片的分割实验显示,本文方法对图像分割的VPC值均在0.93以上,相比两种对比方法平均提高0.157 6和0.013 3,VPE值保持在0.1附近,均低于对比方法,PSNR值平均提高2.896 3 d B和1.934 4 d B;在多目标分割实验上,随着聚类数目增加,3种方法的分割性能均有下降,但本文方法性能曲线最为平缓,受聚类数目的影响最小。虽然本文方法所需的运行时间略有增加,但求解所需的迭代次数却极大地减少。结论本文提出的图像分割方法具有很强的抗噪性、更高的分割精度和稳定性,适用于需要更精确结果、对时间要求不高的分割场景。

引用

页码：575 / 583

页数：9

共 9 条

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