计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
31期
158-160
,共3页
图像分割%粒子群优化算法%模糊C-均值聚类算法%全局优化
圖像分割%粒子群優化算法%模糊C-均值聚類算法%全跼優化
도상분할%입자군우화산법%모호C-균치취류산법%전국우화
image segmentation%Particle Swarm Optimization%Fuzzy C-mean clustering algorithm%global optimization
模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点.将粒子群优化算法(PSO)与模糊C-均值聚类算法相结合,实现了基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法.实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果.
模糊C-均值(FCM)聚類算法是一種結閤無鑑督聚類和模糊集閤概唸的圖像分割技術,比較有效,但存在著受初始聚類中心和隸屬度矩陣影響,可能收斂到跼部極小的缺點.將粒子群優化算法(PSO)與模糊C-均值聚類算法相結閤,實現瞭基于粒子群模糊C-均值聚類的圖像分割算法.實驗錶明,該方法具有搜索全跼最優解的能力,因而可得到很好的圖像分割結果.
모호C-균치(FCM)취류산법시일충결합무감독취류화모호집합개념적도상분할기술,비교유효,단존재착수초시취류중심화대속도구진영향,가능수렴도국부겁소적결점.장입자군우화산법(PSO)여모호C-균치취류산법상결합,실현료기우입자군모호C-균치취류적도상분할산법.실험표명,해방법구유수색전국최우해적능력,인이가득도흔호적도상분할결과.
The Fuzzy C-Means(FCM) clustering algorithm is an effective image segmentation algorithm.But it is sensitive to initial clustering center and membership matrix and likely converges into the local minimum,which causes the quality of image segmentation lower.A new image segmentation algorithm is proposed, which combines the particle swarm optimization(PSO) and FCM clustering.Some experimental results are given,which show that the algorithm has the effective ability of searching global optimal solution.
