基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法

摘要：

为解决基于模糊C-均值聚类(FCM)的图像分割算法需要预先给定初始聚类数目和聚类中心,易使得算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的人工蜂群优化模糊聚类的图像分割方法.该方法在传统的人工蜂群的基础上进行优化,以FCM算法中目标函数为基础改进人工蜂群的适应度函数,运用蜂群行为中的采蜜蜂、跟随蜂和侦察蜂的分工合作来快速求解图像中的最优初始聚类中心,将求出的最优聚类中心输入给FCM进行处理,根据最大隶属度原则对果实图像进行分割.以300幅不同光照情况下拍摄的夏黑葡萄果进行分割试验,试验结果表明,改进的图像分割方法能更快地将水果从自然环境中分割识别出来,单幅图像平均分割时间为0.219 3 s,正确分割率达到90.33％,能满足采摘机器人及水果分级系统对目标图像的实时性要求.

关键词：葡萄、图像分割、改进人工蜂群算法、模糊聚类、适应度

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目31171457

在线出版日期：2015-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：23-28