10.3969/j.issn.2095-2163.2018.03.011
改进人工蜂群优化的K均值图像分割算法
K均值聚类在图像分割时精度较低且缺乏稳定性.人工蜂群算法在对K均值聚类进行优化后存在算法效率不高的缺点.针对以上问题,提出一种改进人工蜂群和K均值聚类的图像分割算法IABC-K.根据人工蜂群算法在蜜源更新和蜜源开采阶段的不同特点,对人工蜂群算法进行了改进.在蜜源更新阶段,采用了最优适应度关联的自适应邻域搜索机制,提高了蜜源更新速度;在蜜源开采阶段,采用了最优适应度关联的线性递减邻域搜索策略,提高了蜜源开采质量.实验结果表明:IABC-K算法在质量、效率和稳定性方面均优于其它类似算法.IABC-K算法可应用在质量和性能要求较高的图像处理领域.
人工蜂群、K均值聚类、图像分割、邻域搜索
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
四川省教育厅重点项目17ZA0209;绵阳师范学院项目MYSY2017JC08,Mnu-JY1773
2018-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
45-49
