基于遗传优化谱聚类的图形分割方法

摘要：

传统的谱聚类方法使用k-means达到最后的聚类目的.k-means对初始条件敏感,易陷入局部最优,从而导致传统的谱聚类方法应用到图像分割时效果不太理想.将遗传算法用于优化谱方法的聚类阶段,提出一种以遗传算法优化普聚类的图像分割方法(Image Segmentation Algorithm of Spectral Clustering Optimization Based on Genetic,ISCOG).在合成图像与真实图像上的实验表明ISCOG算法极大地提高了谱聚类算法的稳定性和聚类质量,证明了ISCOG算法的优越性.

关键词：图像分割、遗传算法、谱聚类、优化

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61363037;广西自然科学基金2016GXNSFAA380209

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：100-102,133