基于局部蚁群算法的图像分割

计算机应用 ›› 2010, Vol. 30 ›› Issue (05): 1344-1346.

基于局部蚁群算法的图像分割

余卫宇¹,邹若冰¹,禹之鼎²,田菁³

1. 华南理工大学电子与信息学院
2. 香港理工学院电子与计算机工程系
3. 南洋理工大学电机与电子工程学院

收稿日期:2009-10-30 修回日期:2010-01-25 发布日期:2010-05-04 出版日期:2010-05-01
通讯作者: 余卫宇
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;国家自然科学基金资助项目;国家自然科学基金资助项目

Image segmentation based on local ant colony optimization

Received:2009-10-30 Revised:2010-01-25 Online:2010-05-04 Published:2010-05-01
Supported by:
;the National Natural Science Foundation of China under Grant;the National Natural Science Foundation of China under Grant

摘要/Abstract

摘要： 为了解决光照不均匀、有噪声，或者背景灰度变化较大时，采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况，提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块，在每块内分别设定阈值进行分割，可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数，获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度，缩短程序运行的时间。

关键词: 图像分割, 蚁群算法, K-均值

Abstract: To solve the problem that single threshold cannot take care of the situation of each pixel when illumination varies, noise exists or background image gray changes dramatically, an improved image binary segmentation based on local ant colony algorithm was proposed. Within different image areas, different iteration numbers and steps were set for ants to achieve superior image segmentation results. The experimental results indicate the proposed method can enhance segmentation accuracy and reduce running time.

Key words: image segmentation, Ant Colony Optimization (ACO), K-means

余卫宇邹若冰禹之鼎田菁. 基于局部蚁群算法的图像分割[J]. 计算机应用, 2010, 30(05): 1344-1346.

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