基于蚁群算法的图像分割方法改进研究

图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。     

基于蚁群模糊聚类算法的图像分割研究

论文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的计算机图像分割方法,有效地利用蚁群算法的聚类分析能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心。然后利用蚁群聚类算法得到的模型进行修改,再进行模糊聚类弥补蚁群算法的不足。最后将该算法应用到计算机图像分割技术。对比实验表明,该算法实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。     

一种基于Mean-shift算法的稳健的图像分割

提出一种基于Mean-shift的灰度图像分割算法.首先提取图像的灰度值、梯度、邻域特性作为Mean-shift的特征向量,然后用Mean-shift算法收敛于概率密度最大点的特点,找到图像的聚类中心,从而实现了分割图像,增加了梯度和邻域特性的Mean-shift算法分割图像更精确的效果.     

一种玉珠图像的快速分割方法

提出一种针对手机拍摄的玉珠图像的快速分割方法.该方法通过对图像多个采样点的R、G、B分量分析,设计出适合不同颜色玉珠分割的RGB颜色特征组合,并利用其分割出不同的图像元素,最后进行图像合并.较好地解决了由于玉珠颜色不同、表面光滑度不同和拍摄角度等原因,造成的珠体反射点多、形状失真、模糊及遮挡等影响玉珠与背景分离的问题.经实验证明,本方法具有较好的分割效果,较快的实现速度及稳定性.     

一种基于标准差的指纹图像分割算法

首先介绍指纹图像分割的基本概念,接着使用一种基于标准差的图像分割算法对指纹图像进行分割．该方法利用标准差找出最佳分割阈值,再用该阈值将指纹图像脊线提取出来．实验结果表明,该方法能够很好地将指纹脊线从背景中提取出来．     

基于平面超像素的图像分割算法

针对以像素为节点建立图模型进行图像分割颇为耗时的弊端,提出了一种基于平面超像素图割的图像分割方法,并应用于图像分割。首先用改进的分水岭算法将图像分割成区域一致性小区域（超像素）,用分割得到的超像素作为图的节点构建图模型;以每个超像素的灰度值代表所在分块的全部像素点参数;最后用图割算法达到最优分割。该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间。     

基于Mexihat小波分析的图像分割算法

利用Mexihat函数的特性,提出一种基于小波变换的图像分割算法。     

一种基于边缘流的图像分割算法及其应用

基于边缘流的图像分割算法以方向相反的边缘流相遇的位置确定对象的边缘,解决了传统基于边缘的图像分割算法难以确定合理阙值的问题.论述了基于边缘流图像分割算法的原理,对该算法进行了调整,将其应用于昆虫图像的分割.实验结果表明:基于边缘流的算法不仅能够有效地分割出图像中的昆虫对象,而且对昆虫对象的各个部分还能进行较为有效地分割.与传统的基于闽值分割算法相比是更好的图像分割算法,促进了计算机视觉技术在农林业领域的应用,促进了计算机视觉技术在农林业领域的应用.     

基于区域生长算法的CT序列图像分割

由于人体腹部CT图像纹理结构复杂,灰度差别特别小,边缘又很不明显,本文提出了基于区域生长法的序列图像分割算法.在提取肝脏图像时,将全部序列图像分成若干组,然后利用区域生长算法先分割出每组的第一张图片.对于本组内其余图片的分割,充分利用相邻图片的灰度相似性实现序列图像的分割.对于血管的分割,由于血管在三维空间上的连通性,采用三维区域生长算法实现血管管道的提取.实验结果表明,应用本文算法能得到准确的肝脏及血管分割结果.     

一种基于标识的矿石图像分割方法

针对矿石图像中铁矿石相互粘连、大小不同、形态不规则等特点,提出基于双窗的局部均值阈值化算法,较好地将粘连的各矿石目标相互分离。结合孔洞填充、距离变换等算法获取矿石种子标记图像,利用基于标记改进的分水岭算法完成矿石图像分割。实验结果表明,该算法能有效分割粘连矿石,分割效果良好。     

蚁群优化算法的理论、改进及应用

蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。     

智能控制课程之蚁群算法教学方法探讨

根据智能控制课程特点和大纲要求,对智能控制领域所用到的蚁群优化算法内容的教学方法进行了探讨,研究了一些旨在引导和提高学生学习积极性的具体方法和措施。教学实践证明,该教学方法不仅可以提高学生的学习兴趣,而且还可提高学生学习的参与性。     

蚁群算法的研究与展望

在介绍了蚁群算法的基本原理和特点之后,指出蚁群算法并不完善,重点分析了蚁群算法的改进机制和应用成果,并指出了改进算法的特点和优势,最后总结了蚁群算法的研究方向和发展趋势。     

基于蚁群算法在交通领域的应用综述

蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。从蚁群算法与实际交通问题的求解有很强直接对应特性出发,对蚁群算法在交通领域的应用进行全面综述。蚁群算法也可应用于交通过程建模、交通过程优化及导航、交通运输规划等交通领域。     

一种基于K-平均簇划分算法的图像分割方法

给出了一种对簇分布近似球状分布的图像进行分割的有效算法，与其他算法相比，这种算法不但是一种阚值自适应分割算法，而且正确分割率较高。     

基于IBCC优化算法的多阈值图像分割

图像阈值分割算法中,如何确定最优阈值是关键.使用传统多阈值法对较复杂图像进行分割,存在计算复杂度高、分割速度慢等问题.文章将细菌群体趋药性优化算法和阈值分割算法相结合,并且对细菌群体趋药性算法进行改进,提出了基于改进细菌群体趋药性优化算法的多阈值图像分割算法.实验结果证明,文章提出的算法具有很好的收敛性和稳定性,得到了较好的图像分割效果和图像分割速度.     

基于多智能体系统的自适应指纹图像分割算法

在深入研究指纹图像分割方法的基础上,将多智能体系统MAS（Multi-Agent System）引入到指纹图像分割处理过程中,提出了一种基于MAS的自适应图像分割方法.实验结果表明,该方法能够有效实现对指纹图像分割的自适应分割处理,相比传统的方差分割法和点方向一致性分割法,本算法具有更好的适应性和鲁棒性.