微粒群算法在图像分割中的应用

摘要：

图像分割是图像理解与计算机视觉领域公认的将会长期存在的最困难的问题之一,到目前为止既不存在一种通的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准.图像分割之所以困难的一个重要原因是其并不完全属于图像特征提取问题,它还涉及到各种图像特征的知觉组织.图像分割也是基于区域的图像检索系统的关键所在,图像检索第一步就是抽取像素特征进行图像分割,分割后得到的各个不同语义区域,如果分割效果理想的话,图像检索将更加符合图像的语义,图像分割的结果将更加接近现实物体.因此图像分割的效果直接影响到区域特征的提取,进而影响到检索的效果.微粒群算法的基本思想是模拟鸟类的群体行为而构建的群体模型,算法具有易实现、参数较少且调整简单、收敛速度较快等优点.利用微粒群等智能算法改进图像分割算法及优化聚类算法在图像分割中的应用,且在某些分割算法中已取得较好的效果.因此,本文在对微粒群算法研究的基础上,提出了一种新的惯性权重线性减小加入一定扰动的微粒群算法,进行了函数优化的实验比较,新算法性能得到了提高.把这种新算法应用到阈值图分割中,实验结果也很理想.

关键词：图像分割、微粒群算法、惯性权重、图像阈值分割

所属期刊栏目：27

分类号：TP75(遥感技术)

在线出版日期：2011-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：26-27