基于分水岭变换和蚁群聚类的图像分割

摘要：

针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,提出一种新的基于分水岭和蚁群智能聚类的图像分割方法(CWAC,Combining watersheds and ant colony clustering).CWAC方法首先用分水岭变换对图像做初分割,然后用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果.CWAC不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了蚁群聚类算法的搜索效率;本文利用分水岭变换后的灰度信息和空间信息,定义了一种新的引导函数,可更准确有效引导蚁群聚类.实验结果表明CWAC可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.

关键词：图像处理、分水岭、群体智能、蚁群聚类、引导函数

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60675015

在线出版日期：2008-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：19-24