万方数据
万方数据
代种群的其他基因串;
④如果达到了设定的繁衍代数,返回最优的基因串并解码,否则,返回到步骤③进行下一代的繁衍。
3图像分割实验结果与分析
在Pentium@4CPU2.66
GHz+1
024
MB
DDR400+WindowsXP
Professional平台上,利用
Matlab6.5编程,用简单遗传算法、传统FCM算法以
及该文描述的基于模糊聚类的遗传算法实现对原始图像Lena(灰度图像,像素为256×256)和人造图像(灰度图像,像素为64×64)的分割。实验结果图以及实验分
析如图1,图2所示。
最好。在分割速度方面,传统FCM算法的运行速度较慢,遗传算法自身具有隐并行性的特点,比盲目的搜索效率要高。用遗传算法和聚类相结合的方法,既解决了对初始化敏感的问题,又能在一定程度上提高程序的运行速度。表1列出了对图1、图2进行分割的时间
列表。
襄1分割时间列衰
4结
语
在此,采用基于模糊聚类遗传算法的图像分割。实验表明,比传统FCM算法和简单遗传算法有了较大的改进。在保持聚类算法良好的分割效果的同时,降低了
归儿“的蟓陶
佃;翕尝夏麓姿托’鑫。;象篱M粜棚’盖裂蔷耋嚣;盏耋黎
对初始化的要求,并在一定程度上提高了运行速度,验分童I算法的结粜
算垃分刮的结果
遗传剪注的分削结粜
^U例义日’HIHY贾小,丌位一止任,殳—L斑同J】包1J您!z殳'习哩图1I。。。。分割图
证了本文方法的有效性。遗传算法与FCM算法的结合正是近年来研究的热点之一。
参考文献
(a)涤n.1J:.J帅喙一的(bJ^、}-j碲甲选:‘
(cJ爪。洲‘统F(M
(d)震}“J^j丰茔札聚炎人选图像蟓图
算法分14的结果
算i上分割的结果
边他弗洼的分割结果
图2添加高斯噪声的人造图像分割图
这里取基于模糊聚类的遗传算法种群数目N=30,聚类数C一2,搜索代数为200代,交叉率前期为
0.6,后期为0.75,变异率为0.02。
从分割图1(d)中可以看出,该算法实现了图像的有效分割,人物轮廓清晰,物体的受光面和阴影面区别明显。在分割图2(a)中,由于添加了高斯噪声,对原图的污染比较严重,但从分割图2(d)上可明显看出,采用基于模糊聚类遗传算法,其分割结果明显优于前两种方法。根据分割评价中的定性实验性准则可知[9],如果算法分割的结果大致相同,那么对预/后处理要求低的算法的相对性能要更优越一些,聚类算法对预处理的要求比较高,对初始点的选择很敏感,所以可能使分割效果不太理想,如图2(c)所示;在引入遗传算法后,利用遗传算法的全局搜索特点,可以解决FCM对初始化敏感的问题.增强了算法的抗噪性,所以图2(d)的分割效果
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作者简介
张磊男,1983年出生,河南长葛人,硕士研究生。主要研究领域为信号处理与信息控制。
董
惠1966年出生,副教授。主要研究领域为智能信息处理与信息控制。
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万方数据
基于模糊聚类遗传算法的图像分割方法研究
作者:张磊, 董惠, 杨润玲, ZHANG Lei, DONG Hui, YANG Runling
作者单位:西安建筑科技大学信控学院,陕西,西安,710055
刊名:
现代电子技术
英文刊名:MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
年,卷(期):2009,32(16)
被引用次数:3次
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本文链接:https://www.doczj.com/doc/a111521396.html,/Periodical_xddzjs200916037.aspx