结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割
目的 针对模糊C-均值聚类图像分割方法存在的对初始值敏感及抗噪性能差的问题,提出一种结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割方法.方法 首先,利用基因表达式编程算法对图像进行初次分割,即将聚类中心编码成染色体,通过适应度评价引导搜索获得优化的聚类中心;然后在隶属度计算中引入空间函数,以初次分割结果作为初始值,使用空间模糊聚类对图像进行二次分割.结果 对加噪的合成图像和Berkeley图像的分割实验显示,本文方法在聚类划分系数(VPC)、聚类划分熵(VPE)和峰值信噪比(PSNR)等评价指标上总体性能优于经典的模糊C-均值聚类和空间模糊C-均值聚类分割算法,其中VPC值平均高出0.062 4和0.061 1,VPE值平均降低0.117 0和0.101 1,而PSNR值平均提升了约13.312 1 dB和3.308 4 dB;在对Berkeley图像库中的6幅图片的分割实验显示,本文方法对图像分割的VPC值均在0.93以上,相比两种对比方法平均提高0.157 6和0.013 3,VPE值保持在0.1附近,均低于对比方法,PSNR值平均提高2.896 3 dB和1.934 4 dB;在多目标分割实验上,随着聚类数目增加,3种方法的分割性能均有下降,但本文方法性能曲线最为平缓,受聚类数目的影响最小.虽然本文方法所需的运行时间略有增加,但求解所需的迭代次数却极大地减少.结论 本文提出的图像分割方法具有很强的抗噪性、更高的分割精度和稳定性,适用于需要更精确结果、对时间要求不高的分割场景.
图像分割、模糊C均值、基因表达式编程、聚类、空间函数
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
安徽省自然科学基金项目1508085MF110;安徽省科技攻关项目1501031102;农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室开放基金项目2016KL01Supported by:Natural Science Foundation of Anhui Province,China1508085MF110;Key Laboratory of Agricultural Integration and Application Technology of Ministry of Agriculture2016KL01
2017-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
575-583
