由于单类蚁群算法分割易造成欠分割或者过分割,提出基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法。首先根据线性迭代聚类超像素分割算法(simple linear iterative clustering,SLIC)对图像进行预处理,在保留原始图像信息的前提下,将图像分割...由于单类蚁群算法分割易造成欠分割或者过分割,提出基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法。首先根据线性迭代聚类超像素分割算法(simple linear iterative clustering,SLIC)对图像进行预处理,在保留原始图像信息的前提下,将图像分割成各个区域,这样不仅可以提高分割精度得到理想的分割结果,还可以缩短运算时间。同时为了弥补单类蚂蚁分割易造成的欠分割或者过分割,引入两类蚂蚁,每一类蚂蚁寻找各自目标(前景/背景),不同类别的蚂蚁之间进行信息互补与竞争,使得分割结果更加准确。根据种群竞争思想,设定两类蚂蚁,每类蚂蚁设定食物目标不同,从而相互竞争,“优胜劣汰”,最终找到各自的食物,根据两类蚂蚁分泌的信息素竞争得到最终的结果。实验结果表明,该算法运行快速,分割结果更加精确。展开更多
文摘由于单类蚁群算法分割易造成欠分割或者过分割,提出基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法。首先根据线性迭代聚类超像素分割算法(simple linear iterative clustering,SLIC)对图像进行预处理,在保留原始图像信息的前提下,将图像分割成各个区域,这样不仅可以提高分割精度得到理想的分割结果,还可以缩短运算时间。同时为了弥补单类蚂蚁分割易造成的欠分割或者过分割,引入两类蚂蚁,每一类蚂蚁寻找各自目标(前景/背景),不同类别的蚂蚁之间进行信息互补与竞争,使得分割结果更加准确。根据种群竞争思想,设定两类蚂蚁,每类蚂蚁设定食物目标不同,从而相互竞争,“优胜劣汰”,最终找到各自的食物,根据两类蚂蚁分泌的信息素竞争得到最终的结果。实验结果表明,该算法运行快速,分割结果更加精确。
