基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

来源 :江西理工大学学报 | 被引量 : 12次 | 上传用户：mingN78

【摘要】

：

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值.文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法(DEPSO-FCM).利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题,同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEP

【作者】

：

刘建生乔尚平匡奕群

【机构】

：

江西理工大学理学院

【出处】

：

江西理工大学学报

【发表日期】

：

2013年05期

【关键词】

：

模糊C均值聚类差分粒子群算法全局优化彩色图像分割 fuzzy C-means clustering differential evolution part

【基金项目】

：

基金项目：江西省教育厅青年科学基金项目（GJJ13377）

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