10.3969/j.issn.1672-2388.2014.01.022
基于蚁群算法的图像分割方法改进研究
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程，过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点，基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系；然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题，设置启发式引导函数和聚类中心，解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点；最后引入梯度算子，对目标与背景灰度值相似图像进行分割，对结果进行了进一步的优化。实验表明，应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。
蚁群算法、图像分割、模糊聚类、梯度算子
O242.21(计算数学)
2014-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
84-87,91
