基于K-均值与蚁群混合聚类的图像分割

摘要：

针对单一聚类算法在图像分割中容易陷人局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法.新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率.实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均值和蚁群聚类算法有很大提高.所以进一步表明该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法.

关键词：蚁群聚类、K-均值聚类、图像分割

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学基础研究项目08KJB520003

在线出版日期：2011-09-27（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：138-141