基于狼群算法优化的FCM图像自动分割

作者：汪方正

来源：控制工程, 2018, 25(09): 1727-1732.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.151020

• 图像分割
• 狼群算法
• 模糊均值聚类算法
• 全局优化

为了提高图像的分割效果,针对模糊均值聚类算法存在的不足,提出一种狼群算法优化(Fuzzy C-means,FCM)聚类中心的图像自动分割方法。首先,利用人工狼表示模糊均值聚类算法初始聚类中心,并通过模拟狼群对猎物气味浓度的感知,实现人工狼之间的信息共享,便于探索未知环境以及自主决策实现狼群捕猎,找到最优初始聚类中心;然后,采用最优初始聚类中心的模糊均值聚类算法进行图像分割;最后,采用仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,相对于其他图像分割算法,该算法提高了图像的分割精度,减少了图像的分割,具有更强的噪声鲁棒性。

• 单位
  江苏医药职业学院