果蝇算法优化模糊均值聚类算法的图像分割少于19字-控制工程.pdf

年 月 控 制 工 程 2016 4 Apr. 2016 第 23 卷第 4 期 Control Engineering of China Vol.23, No.4 文章编号：1671-7848(2016)04-0000-06 DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.150427 果蝇算法优化模糊均值聚类算法的图像分割 （少于19 字） 1a 1b 2 3 xxx ，xxx ，xxx ，xx (1.xx 学校 a. xx 学院；b. xx 学院，辽宁 大连 邮编；2.xx 学校 xx 学院，济南 邮编；3.xx 学校 xx 学院，北京 邮编) 摘 要：为提高图像分割精度，并针对传统模糊均值聚类算法存在的聚类中心选取问题， 提出一种改进果蝇算法优化模糊均值聚类算法的图像分割算法。首先，根据上一代最优味 道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整果蝇算法进化步长，在初期的步长大可避免陷 入局部最优，进化后期果蝇移动步长变小可获得更高的收敛精度，加快收敛速度；然后， 采用改进果蝇算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心，实现图像分割；最后，采用仿 真实验测试算法的性能，实验结果表明，相对于对比算法，算法在分割正确率、分割速度 及鲁棒性上均更优，具有更广的应用前景。（不包含 “本文”字样） 关键词：图像分割；模糊均值聚类算法；果蝇算法；味道浓度 中图分类号：TP 18 文献标识码：A Image Segmentation Based on Self-adaptive Fruit Fly Algorithm Optimizing Fuzzy Means Clustering Algorithm 1a 1b 2 3 LI Xin -sun , X U Zhi-zhang , XIAN Rui-deng , WEI Ping (1. a. College of Engineering; b. Business school, Yantai Nanshan University, Yantai 265713, China; 2. Department of Computer Science, Tangshan Normal University, Tangshan 063000, China; 3. College of Geophysics and Information Engineering, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) Abstract: In order to improve the image segmentation accuracy, and solve the problems in the traditional fuzzy clustering algorithm, this paper puts forward an image segmentatio