[1]刘恋,常冬霞,邓勇.动态小生境人工鱼群算法的图像分割[J].智能系统学报编辑部,2015,10(5):669-674.[doi:10.11992/tis.201501001]
LIU lian,CHANG Dongxia,DENG Yong.An image segmentation method based on dynamic niche artificial fish-swarm algorithm[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2015,10(5):669-674.[doi:10.11992/tis.201501001]
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《智能系统学报》编辑部[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
10
期数:
2015年第5期
页码:
669-674
栏目:
学术论文—机器学习
出版日期:
2015-10-25
- Title:
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An image segmentation method based on dynamic niche artificial fish-swarm algorithm
- 作者:
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刘恋1,2,3, 常冬霞1,2,3, 邓勇4
-
1. 北京交通大学 信息科学研究所, 北京 100044;
2. 北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 100044;
3. 北京交通大学 北京现代信息科学与网络技术北京市重点实验室, 北京 100044;
4. 中国科学院 软件研究所, 北京 100190
- Author(s):
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LIU lian1,2,3, CHANG Dongxia1,2,3, DENG Yong4
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1. Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
2. School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
3. Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
4. Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
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- 关键词:
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人工鱼群算法; 图像分割; 聚类; 动态小生境; 进化计算
- Keywords:
-
artificial fish-swarm algorithm; image segmentation; clustering algorithm; dynamic niche; evolutionary computation
- 分类号:
-
TN391.41;TP391.41
- DOI:
-
10.11992/tis.201501001
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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为了克服传统基于聚类的图像分割算法需要指定聚类数目以及依赖初始值等缺点,提出了一种基于动态小生境的人工鱼群算法的图象分割方法。该算法将图像分割问题转化为根据图像像素特征对像素的自动聚类问题。采用更为简单的个体描述方式,每条人工鱼表示一个分割区域的一个可行解,并对进化过程中的人工鱼进行动态的划分小生境,每个小生境对应了图像分割问题中一个分割区域。通过对鱼群行为的模拟及种群的动态划分实现了对图像分割问题的分割区域中心和区域数的同时进化,实现了一种新的聚类算法,并实现了对图像的自动分割。实验结果表明:该算法可以自动地估计分割的区域数,并获得较好的分割性能。
- Abstract:
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In order to overcome the defects in the traditional clustering-based image segmentation algorithm, e.g., it needs to specify the number of clusters, it is sensitive to initial value, and so on, an image segmentation method based on dynamic niche artificial fish-swarm algorithm (DNAF) is presented in this paper. In the new algorithm, the image segmentation problem is transformed into an automatic pixel clustering process based on the pixel features of the image. A simpler representation is adopted, each artificial fish represents a single feasible solution of one segmented area. Moreover, the dynamic identification of the fish niches is performed at each generation to automatically evolve the optimal number of regions. Each fish niche corresponds to one segmentation region in the image segmentation problem. Therefore, the proposed DNAF algorithm implements simultaneous evolution in the center of the segmentation region and the optimal number of regions through simulation on the behaviors of fish swarm and the dynamic division of population. It thereby achieves a new clustering algorithm and automatic segmentation of an image. Experiment results demonstrate that the DNAF algorithm is able to automatically estimate the number of the segmented regions, and an excellent segmentation performance can be attained.
备注/Memo
收稿日期:2015-01-01;改回日期:。
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61100141);中央高校基本科研业务费资助项目(2013JBM021);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2012RC044).
作者简介:刘恋,男,1990年生,硕士研究生,主要研究方向为智能优化算法和图像分割;常冬霞,女,1977年生,博士,副教授,主要研究方向为进化计算、非监督分类算法、图像分割以及图像分类等。主持国家自然科学基金项目1项,中央高校基本科研业务费1项。发表学术论文10余篇,其中SCI收录4篇,EI收录2篇;邓勇,男,1974年生,博士,副研究员,主要研究方向为智能信息处理、数据库系统技术及应用等。主持和参与国家863项目1项,北京市自然科学基金项目1项。发表学术论文20余篇,其中EI收录10余篇。
通讯作者:邓勇.E-mail:dengyong@iscas.ac.cn.
更新日期/Last Update:
2015-11-16