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基于PSO與K-均值聚類算法優(yōu)化結合的圖像分割方法
關鍵詞：圖像分割 粒子群優(yōu)化算法 慣性權重 學習因子
摘要：為了提高圖像分割的質量和效率,同時,針對粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷于局部最優(yōu)和K-均值算法對初始聚類中心敏感的問題,本文將PSO和K-均值算法相結合,提出一種通過調整慣性權重和學習因子的優(yōu)化算法。首先,對圖像進行去噪預處理,并將處理后的顏色圖像轉換到HSV空間,以提高色彩質量。然后,改進粒子群算法中的慣性權重和學習因子公式及參數(shù),避免陷入局部最優(yōu)。最后,根據(jù)粒子的適應度切換到K-均值算法執(zhí)行局部搜索,使聚類中心不斷更新實現(xiàn)快速收斂。實驗結果表明,在圖像分割的過程中,改進的算法具有全局搜索能力強的優(yōu)點,能夠實現(xiàn)更快的收斂速度和更高的分割精度。
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