基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

发布时间：2017-08-03 10:25

  本文关键词：基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

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【摘要】：在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。
【作者单位】： 中北大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 图像分割 蚁群算法 模糊C均值聚类 梯度
【分类号】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 0引言图像分割是指把一幅图像分成若干互不交叠、有意义的、具有相同性质的区域,并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤[1-2]。模糊C均值(FCM)聚类算法应用于图像分割时,是基于目标函数式的一种局部搜索算法,该算法对初值敏感且容易陷入局部极值,

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本文编号：613915