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最大熵阈值法是目前图像分割中应用最广泛的方法之一。为了快速准确地自动确定图像分割阈值,把克隆选择算法和粒子群算法相结合,提出克隆粒子群优化算法。利用这种改进方法对最大熵图像分割函数进行全局寻优。克隆选择算法和粒子群算法的结合克服了各自的缺点,克隆选择的多样性补偿了粒子群的多样性差的缺点,粒子群的快速性补偿了克隆选择的收敛速度慢的缺点。克隆粒子群方法克服了传统遗传算法易出现早熟、陷入局部最优等的问题,加快了图像分割函数收敛速度,最后能够快速准确地得到图像分割的最佳阈值。实验表明,改进后的算法分割速度较快,易于收敛到最优解,并且得到的分割阈值更加稳定。 相似文献
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《现代电子技术》2018,(10):164-168
为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K-means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。 相似文献
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粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其由于具有原理简单、参数少、效果好等优点已获得广泛研究和应用.粒子个体极值更新速率低是影响该算法收敛速度和精度的主要因素之一.本文提出一种新型多步式位置可选择更新的粒子群算法,把标准粒子群中速度的单步更新公式分解成三步更新,取所生成的3个位置中的最好位置作为最终结果,细化了粒子的搜索轨迹、在不增加算法复杂度条件下提高了个体极值以及全局极值的更新速率,因而改善了算法的收敛速度和精度.采用Sphere、Rosenbrock等6个经典测试函数,并按照固定迭代次数运行和固定时间长度运行两种方法进行测试.测试结果表明该算法简单、稳健、高效,而且明显优于现有的4种经典粒子群算法. 相似文献
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基于动态粒子群算法(DPSO)和传输矩阵法,提出了一种新的光纤布喇格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法.利用光栅轴向采样点处的应变值作为粒子,让其在解空间中模拟鸟群行为进行搜索,算法的惯性权重ω根据不同粒子与当前种群中全局最优粒子距离的大小进行动态调整,加快了算法收敛到最优点的速度.采用DPSO对线性、二次、正弦、不连续等4种应变分布形式进行了应变重构,并与量子行为粒子群优化算法(QPSO)的重构结果进行了比较,仿真结果表明,DPSO优化算法可有效地进行光栅轴向菲均匀应变分布的重构,精度和迭代速度较QPSO法有显著提高. 相似文献
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针对资源受限的项目调度问题,提出了一种离散粒子群算法与扩展调度机制相结合的优化方法.离散粒子群算法中每个粒子的位置代表一组项目任务的优先权,迭代中通过交叉策略和局部搜索策略来更新粒子的位置,这既保持了粒子位置的离散性,又增加了粒子的多样性,避免早熟收敛.每个粒子的位置通过扩展串行调度机制转换成可行的调度方案.实算表明,扩展调度机制的引入显著地加速了收敛的进程,提高了解的精度.这种基于粒子群算法的扩展调度优化方法是求解资源受限项目调度问题的有效方法. 相似文献
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利用PBM模糊聚类有效性函数以图像特征空间为搜索空间,实现有效性函数的全局寻优,用并行小生境技术解决粒子群(PSO)算法的早收敛问题,优化聚类的全局收敛性能,实现有效聚类数目与聚类中心的并行寻优。通过对遥感图像分割的实验证明,与传统粒子优化群算法的分割结果相比,本文算法拥有更高的有效性且分割效果更优。 相似文献
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基于NSCT和Tsallis熵的SAR图像快速分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先,利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息,并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型;然后,利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值,并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明,与小波域SAR图像快速分割方法相比,该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像,信息提取更为有效,分割结果更佳;同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度,粒子群搜索的收敛精度更高,运算时间更少。 相似文献