基于改进模糊C均值聚类的图像分割算法

摘要：

提出了一种基于模糊C均值算法和粒子群算法的混合算法.该算法利用PSO算法全局性和鲁棒性的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感,易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高.实验结果表明该算法具有较高的分割速度及其对噪声的较强的鲁棒性.

关键词：图像分割、模糊C均值、直方图

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技计划项目082400420160;河南省教育厅自然科学基金项目2008A520021

在线出版日期：2009-02-23（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：451-454