[1]何小娜 逄焕利.基于二维直方图和改进蚁群聚类的图像分割[J].计算机技术与发展,2010,(03):128-131.
　HE Xiao-na,PANG Huan-li.Image Segmentation Based on Improved Ant Colony Clustering and Two- Dimensional Histogram[J].,2010,(03):128-131.
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基于二维直方图和改进蚁群聚类的图像分割()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年03期
页码:
128-131
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Image Segmentation Based on Improved Ant Colony Clustering and Two- Dimensional Histogram
文章编号:
1673-629X（2010）03-0128-04
作者:
何小娜 逄焕利
长春工业大学计算机科学与工程学院
Author(s):
HE Xiao-na;  PANG Huan-li
College of Computer Science and Engineering, Changchun University of Technology
关键词:
蚁群算法; 二维直方图; 特征提取; 图像分割; 模糊聚类
Keywords:
ant colony algorithm;  two- dimensional histogram;  feature extraction; image segmentation;  fuzzy clustering
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的，计算量大，不利于算法的收敛。因此，文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法，改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法，通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数，定义了一种新的引导函数，并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明，该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。
Abstract:
Image segmentation is an important foundation of the image processing and image analysis. The basic ant colony algorithm is that ant search and calculation of volume is not conducive to the convergence algorithm, Therefore, in this paper, proposed two- di

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备注/Memo

备注/Memo:
吉林省科技攻关计划项目（20060305）何小娜（1984-），女，甘肃天水人,硕士研究生，研究方向为人工智能及应用；逄焕利，副教授，硕士研究生导师，研究方向为人工智能及应用。
更新日期/Last Update: 1900-01-01