【摘 要】
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K-means聚类算法在图像分割领域中的运用越来越普遍,但由于K-means算法对噪声具有敏感性,对初始聚类中心具有依赖性,并且容易收敛至局部最优解,使其在图像分割时效果并不是很
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K-means聚类算法在图像分割领域中的运用越来越普遍,但由于K-means算法对噪声具有敏感性,对初始聚类中心具有依赖性,并且容易收敛至局部最优解,使其在图像分割时效果并不是很理想,对此提出一种改进的结合动态粒子群优化与K-means聚类的混合算法来优化图像分割的效果。首先利用双边滤波进行平滑降噪处理,再通过动态调整惯性系数来提高PSO算法的全局优化能力,随后将动态粒子群优化的输出结果作为K-means算法的初始聚类中心,最后通过多次迭代直至收敛。实验结果表明,新算法能有效提升图像分割效果与分割质量。
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