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基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法
被引量:
15
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作者
李立军
张晓光
《现代电子技术》
北大核心
2018年第10期164-168,共5页
为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算...
为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K-means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。
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关键词
图像分割
动态粒子群优化
K-MEANS聚类
适应度方差
聚类算法
dpsok
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职称材料
题名
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法
被引量:
15
1
作者
李立军
张晓光
机构
中国矿业大学机电工程学院
聊城大学物理科学与信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第10期164-168,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51274202)
教育部第六批国家特色专业建设项目(TS1Z293)
江苏省自然科学基金项目(BK20130199)~~
文摘
为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K-means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。
关键词
图像分割
动态粒子群优化
K-MEANS聚类
适应度方差
聚类算法
dpsok
Keywords
image segmentation
dynamic particle swarm optimization
K-means clustering
fitness variance
clustering algorithm
dpsok
分类号
TN911.733.4 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法
李立军
张晓光
《现代电子技术》
北大核心
2018
15
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职称材料
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参考文献
引证文献
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