[发明专利]一种基于布谷鸟算法的图像编辑优化方法

权利要求书

1.一种基于布谷鸟算法的图像编辑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：输入待分割的图像，提取该图像的色彩特征，并利用布谷鸟算法对模糊聚类算法的聚类中心进行优化，应用改进的模糊聚类算法，在图像的色彩空间中对像素点进行聚类，并输出聚类中心，根据所述聚类中心，计算隶属度矩阵，根据所述聚类中心、隶属度矩阵对图像的像素进行划分，从而实现图像的分割；

步骤2：得到若干超分割区域，提取各区域中有关层次关系的局部特征，并用局部特征进行前景-背景关系和同层合并关系的判断；

步骤3：在判断结果的基础上建立一个全局能量函数，并用改进的差分进化算法求解该函数从而得到最终的层次关系；

步骤4：根据图像的层次关系，编辑所有层次间的偏序关系，当原有的偏序关系发生改变时，对原图像中被遮挡的层次进行轮廓填充和颜色填充。

2.根据权利要求1所述的一种基于布谷鸟算法的图像编辑优化方法，其特征在于，步骤1中所述利用布谷鸟算法对模糊聚类算法的聚类中心进行优化，还包括如下步骤：

步骤11：参数初始化，包括布谷鸟算法的规模Nmax，鸟巢中发现外来布谷鸟蛋的概率P，聚类中心的个数n，算法终止阀值G；

步骤12：首先利用传统的FCM随机生成初始的聚类中心，作为鸟窝的初始位置；

步骤13：利用布谷鸟算法优化步骤12生成的聚类中心，通过不停迭代生成最终的聚类中心；

步骤14：利用步骤13生成的最终聚类中心，计算FCM目标函数；

步骤15：若满足给定的最大迭代次数G，算法结束，输出最终分割图片,否则转至步骤12。