[发明专利]一种基于布谷鸟优化的模糊聚类彩色图像分割方法在审
| 申请号： | 201610308585.2 | 申请日： | 2016-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN105976379A | 公开（公告）日： | 2016-09-28 |
| 发明（设计）人： | 朱春;孙力娟;李林国 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 李湘群 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于布谷鸟优化的模糊聚类彩色图像分割方法。首先输入待分割的图像，提取该图像的色彩特征；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；上述输出的聚类中心，计算隶属度矩阵；根据前述输出的聚类中心和隶属度矩阵对图像的像素进行划分，最终实现图像的分割。本发明选取合适人眼感知的色彩空间HSV，这样有利于提高分割的效果，然后针对传统模糊聚类算法容易陷入局部最优值的缺陷，提出利用布谷鸟算法优化模糊聚类中心的迭代过程，因此提高了聚类算法的运算速度和收敛速度，有效地解决了聚类中心的初始值对聚类算法影响过大的问题，具有良好的聚类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 布谷鸟 优化 模糊 彩色 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于布谷鸟优化的模糊聚类彩色图像分割方法，其特征在于包含以下步骤：步骤101:输入待分割的图像，提取该图像的色彩特征；步骤102:利用布谷鸟算法对模糊聚类算法的聚类中心进行优化；步骤103: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；步骤104:根据步骤103输出的聚类中心，计算隶属度矩阵；步骤105:根据步骤103输出的聚类中心和步骤104计算得到的隶属度矩阵对图像的像素进行划分，从而实现图像的分割。
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