文献类型：期刊文章

作　　者：孙立新[1] 张栩之[2] 邓先瑞[3] 魏萍[4]

机构地区：[1]烟台南山学院工学院,山东烟台265713 [2]烟台南山学院商学院,山东烟台265713 [3]唐山师范学院计算机科学系,河北唐山063000 [4]中国石油大学地球物理与信息工程学院,北京102249

出　　处：《控制工程》

基　　金：国家高技术研究发展计划资助项目(2014AA110501)

年　　份：2016

卷　　号：23

期　　号：4

起止页码：494-499

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、核心刊

摘　　要：为提高图像分割精度,并针对传统模糊均值聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种改进果蝇算法优化模糊均值聚类算法的图像分割算法。首先,根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整果蝇算法进化步长,在初期的步长大可避免陷入局部最优,进化后期果蝇移动步长变小可获得更高的收敛精度,加快收敛速度;然后,采用改进果蝇算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心,实现图像分割;最后,采用仿真实验测试算法的性能,实验结果表明,相对于对比算法,算法在分割正确率、分割速度及鲁棒性上均更优,具有更广的应用前景。

关 键 词：图像分割 模糊均值聚类算法  果蝇算法  味道浓度  

分 类 号：TP18] TP391.41]