【摘 要】
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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
【基金项目】
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江苏省社会科学基金(2015JYC001)
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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。
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