计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
3期
275-278
,共4页
量子粒子群优化算法%高斯扰动%聚类%图像分割
量子粒子群優化算法%高斯擾動%聚類%圖像分割
양자입자군우화산법%고사우동%취류%도상분할
研究图像提取问题,在处理由不同种类纹理区域组成的彩色图像时,针对克服量子粒子群优化(QPSO)聚类算法由于早熟现象导致图像分割过程中难以计算出精确纹理区域,为了能准确提取图像目标和提高精度,提出了基于高斯扰动的量子粒子群优化(GQPSO)的新型聚类算法.受益于高斯扰动,GQPSO 改善了 QPSO 固有的多样性下降和陷入局部早熟的问题,而快速逼近全局最优解.对 Berkeley Segmentation 数据库中的 6 幅图像的分割实验结果表明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚类效果和性能均有明显改善.
研究圖像提取問題,在處理由不同種類紋理區域組成的綵色圖像時,針對剋服量子粒子群優化(QPSO)聚類算法由于早熟現象導緻圖像分割過程中難以計算齣精確紋理區域,為瞭能準確提取圖像目標和提高精度,提齣瞭基于高斯擾動的量子粒子群優化(GQPSO)的新型聚類算法.受益于高斯擾動,GQPSO 改善瞭 QPSO 固有的多樣性下降和陷入跼部早熟的問題,而快速逼近全跼最優解.對 Berkeley Segmentation 數據庫中的 6 幅圖像的分割實驗結果錶明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚類效果和性能均有明顯改善.
연구도상제취문제,재처이유불동충류문리구역조성적채색도상시,침대극복양자입자군우화(QPSO)취류산법유우조숙현상도치도상분할과정중난이계산출정학문리구역,위료능준학제취도상목표화제고정도,제출료기우고사우동적양자입자군우화(GQPSO)적신형취류산법.수익우고사우동,GQPSO 개선료 QPSO 고유적다양성하강화함입국부조숙적문제,이쾌속핍근전국최우해.대 Berkeley Segmentation 수거고중적 6 폭도상적분할실험결과표명,상비우 PSO 화 QPSO,GQP-SO 적취류효과화성능균유명현개선.
