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基于群智能算法的图像分割方法研究

作　者: 杨振宇
导　师: 吕明；司马虹
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 蚁群算法粒子群优化图像分割阈值聚类
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

在智能自动化研究领域,基于群体智能特征的仿生类算法研究正受到越来越多的学者关注。作为群体智能的典型实现,蚁群算法和粒子群优化算法正在受到学术界的广注关注。蚁群算法不仅能够智能搜索,全局优化,而且还具有稳健性(鲁棒性)、正反馈、分布式计算、易与其它算法结合等优点,在解决复杂优化问题上显示出了良好的适应性,是一种很有前景的方法。粒子群优化算法主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快、所需领域知识比较少,缺点在于易陷入局部最优,容易早熟收敛等。但是粒子群优化算法的理论研究和应用都不是很成熟,还存在很多问题。图像分割是将图像划分成多个具有相似特征的区域,并提出感兴趣目标的技术与过程,是图像分析和模式识别的前提,也是图像处理的经典难题。基于最大熵阈值分割法是目前应用比较广泛的图像阈值分割方法,按照传统的方法计算阈值,特别是计算多阈值速度比较慢,不适合用于一些对实时性要求较高的系统。图像分割的一种比较新颖的方法是活动轮廓模型,但传统的方法求解时,求解速度慢,而且不能收敛到图像边缘的凹区域。蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,其良好的离散性,并行性,正反馈性和鲁棒性,使其非常适合于图像分割。但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。粒子群优化算法作为一种新型的模拟进化算法,其良好的并行性、正反馈性和鲁棒性,使其非常适合于图像分割。本文主要研究了蚁群算法和粒子群优化算法的一些改进方法,并将其应用于图像分割。本文主要内容包括:1.首先对粒子群优化算法和蚁群算法近年来的研究进展进行了总结,归纳算法的成功应用领域和存在的不足。对图像分割的基本概念和基本方法进行了介绍。2.介绍了聚类的相关知识。包括聚类的概述,聚类的数学模型,基于蚂蚁觅食思想与基于蚂蚁堆形成原理的蚁群聚类方式。3.基于对蚁群算法中蚁群聚类的研究:蚁群觅食思想和蚂蚁堆形成原理。提出了一种新的蚁群聚类算法,并用标准测试图像验证了算法的有效性。4.详细介绍了粒子群优化算法的基本原理,同时提出了一种基于熵的粒子群算法。通过标准测试图像进行实验,验证了改进的粒子群优化算法的有效性。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-22
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究的目的和意义  11-13
  1.3 蚁群算法  13-16
    1.3.1 蚁群算法的历史和科学意义  13-15
    1.3.2 蚁群算法的研究进展及其应用  15-16
  1.4 粒子群优化算法  16-20
    1.4.1 粒子群优化算法的历史和科学意义  16-17
    1.4.2 粒子群优化算法的研究进展及其应用  17-20
  1.5 论文结构安排  20-22
第二章群智能优化算法  22-49
  2.1 蚁群算法  22-32
    2.1.1 基本原理  22-23
    2.1.2 蚁群系统模型  23-25
    2.1.3 蚁群算法的实现  25
    2.1.4 几种改进的蚁群算法  25-32
  2.2 粒子群优化算法  32-48
    2.2.1 基本原理  32-33
    2.2.2 参数的描述和分析  33-34
    2.2.3 粒子群优化算法的实现  34-35
    2.2.4 几种改进的粒子群优化算法  35-48
  2.3 小结  48-49
第三章蚁群聚类算法在图像分割中的应用  49-58
  3.1 分类问题概述  49
  3.2 聚类问题的数学模型  49-50
  3.3 K-均值算法描述  50
  3.4 蚁群聚类在图像分割中的应用  50-57
    3.4.1 基于蚂蚁觅食的蚁群聚类算法  50-51
    3.4.2 基于蚂蚁堆形成原理的聚类算法  51-52
    3.4.3 图像分割中的蚁群聚类算法改进策略  52-57
  3.5 小结  57-58
第四章基于阈值和粒子群聚类算法结合的图像分割方法  58-67
  4.1 熵和信息量  58-59
  4.2 基于信息熵的分割方法  59-62
  4.3 图像分割的最佳阈值选择策略  62-63
  4.4 图像分割的粒子群聚类算法步骤  63-64
  4.5 实验分析与结果  64-66
  4.6 小结  66-67
第五章总结与展望  67-69
  5.1 工作总结  67-68
  5.2 研究展望  68-69
致谢  69-70
参考文献  70-76

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