基于区域生长和蚁群聚类的图像分割

被引：15

作者：

杨卫莉 ^{[1
]}

郭雷 ^{[1
]}

许钟 ^{[1
]}

肖谷初 ^{[2
]}

赵天云 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

[2] 中国人民解放军部队

来源：

计算机应用研究 | 2008年 / 05期

关键词：

区域生长; 群体智能; 蚁群聚类; 引导函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法——BRGAC。该方法首先用区域生长法对图像作初始分割,然后利用蚁群算法搜索最优解的能力,在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。BRGAC算法不但克服了区域生长得不到有意义区域的不足,而且还大大提高了蚁群聚类算法的搜索时间,并利用初始分割后的空间信息和灰度信息定义了一种新的引导函数,可更准确有效引导蚁群聚类。实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。

引用

页码：1579 / 1581

页数：3