改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割

针对传统模糊均值聚类算法存在的问题, 提出一种改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割算法. 首先在标准遗传算法的交叉操作中引入方向因子, 使参与交叉的个体向最佳个体靠近, 加快算法的收敛速度, 并通过增强群体间的信息共享机制提高算法的全局搜索能力, 避免了早熟收敛, 改善了全局解的精度; 然后采用改进遗传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性能. 实验结果表明, 相对于传统模糊均值聚类算法及其他图像分割算法, 本文算法在分割正确率、 分割速度及鲁棒性上均更优.     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.     

改进乌鸦算法的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法

针对二维Tsallis熵在多阈值图像分割算法中计算量大、计算时间长等问题,提出一种基于改进乌鸦搜索的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法。在乌鸦位置更新过程中引入Levy飞行机制,提高全局寻优能力;根据迭代次数自适应调整尺度系数,限制Levy飞行的搜索范围,加快算法收敛速度;将改进乌鸦搜索算法与二维Tsallis熵结合,减少计算时间、提高分割精度。以经典伯克利分割数据库中的图像为例进行分割实验,结果表明,与其他经典算法相比,改进乌鸦搜索算法分割图像收敛速度快、计算时间短、分割准确度更高。     

CASVFMM改进算法及其在景物分析中的应用

对图像分割中的CASVFMM算法进行了改进.通过对原有势函数的修正,增加了势函数对像素特征的依赖性,使算法既保持了分割的连续性,又增强了分割收敛的稳定性.由此新算法在对不同类别图像的分割处理中,分割结果与原图像区域对应的一致性有明显增强.另外,对势函数的结构作了一定的修正,加快了算法的收敛速度,增强了算法收敛时分割结果的合理性.通过在MIT标准图像集上的景物分析仿真实验,对比说明了新算法较之CASVFMM算法改进的有效性,为其他图像分析应用提供了一种有效的分割方法.     

基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割

针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的 Sobol 序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明：该改进算法在分割准确性、计算时间、SSIM和PSNR上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。     

遗传神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用

采用全局最优化算法——实数遗传算法改进BP神经网络的学习算法。在此基础上，提出了一种新的基于实数遗传神经网络的磁共振图像分割算法。实验结果表明，新算法可以有效地降低噪声和边缘模糊对分割结果的影响。另外。设计了一个新的加速遗传算子，可以提高实数遗传算法的收敛速度。     

基于KFCM与SAPSO算法的图像分割

为了克服基于FCM算法的图像分割技术对噪声敏感和运算效率低等缺点,利用KFCM算法对于噪声的鲁棒性质,以及模糊退火算法Metropolis准则和粒子群算法相结合的智能全局搜索能力,改进了图像分割技术。实验表明:该算法具有一定的降噪和全局搜索能力,提高了运算速度及图像分割效果。该算法对于丰富图像分割研究具有一定的参考价值和指导意义。     

模拟退火算法在粮虫图像分割中的应用

将基于模拟退火算法的改进模糊C均值聚类应用到储粮害虫图像分割中.针对模糊C均值聚类算法中计算量大和易陷入局部最优的问题,引入模拟退火算法,开始时以较快的速度找到最优区域,最终找到全局最优解,可以提高收敛速度和计算的精度.Matlab仿真实验表明该算法在储粮害虫图像分割中比模糊C均值聚类更有效.     

应用于图像分割的改进贪婪蛇算法

针对现有的贪婪蛇算法存在的计算量大且不能很好地处理凹形图像的问题,提出一种改进贪婪蛇算法;该算法对原始图像进行灰度预处理,以提高原始图像锐化程度;通过重新设计能量函数中的图像力的计算方法,得到一种新的贪婪蛇算法能量函数,用于完成蛇素的初始收敛;使用一种贪婪收敛策略实现蛇素的最终收敛。图像分割实验验证了改进贪婪蛇算法的有效性,特别是在分割复杂凹形图像时效果较好。     

改进的Mean-Shift遥感影像分割方法

基于高斯核Mean-Shift(MS)算法因收敛速度慢难以满足遥感图像处理的实时应用要求,提出一种改进的MS算法应用于遥感图像分割.针对传统MS算法需多次人工试用来确定固定带宽的问题,给出几种类型遥感影像的空间带宽参考值,且不同波段影像用plug-in规则分别计算值域带宽.针对遥感影像数据量大、MS迭代计算时间长的不足,使用一些加速策略来加速收敛;由于采用MS算法检测出的模点数较多,采用基于全局模点融合来稳定遥感影像分割结果;可用于分割遥感影像的特征很多,模点检测时用灰度特征,全局模点融合时用纹理特征,这样充分利用了遥感影像多维特征且不降低计算速度.采用Quickbird影像进行分割试验,研究结果表明:本文算法自适应程度高,速度和精度也能满足应用要求,是一种稳健的自动分割方法.