一种基于多态蚁群算法的图像分割方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于计算机算法领域，更具体地说，本发明涉及一种基于多态蚁群算法的 图像分割方法。
【背景技术】
[0002] 基于蚁群算法的图像分割方法，蚂蚁行走是随机和盲目的。将图像每个像素看作 一只蚂蚁，假设图像大小为mXn，在循环搜索过程中，每个像素要和其余mXn - 1个像素 进行距离和路径选择概率计算，而且系统必须经过多次循环才能完成聚类过程，导致搜索 时间长，整体计算量大。针对以上问题，根据图像分割的特点，现把图像分割过程看作是一 个聚类和组合优化过程。利用多个蚁群，通过模拟蚂蚁的捕食、寻径过程，利用局部感知能 力实现对整个图像的全局感知，协作性地完成分类任务的过程。
【发明内容】
[0003] 本发明所要解决的问题是提供一种搜索时间短的一种基于多态蚁群算法的图像 分割方法。
[0004] 为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为： 一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 将图像数据转化为MXN的矩阵A，假设每类有m只蚂蚁，随机分布在图像上； (2) 参数初始化，令时间t=0和循环次数NC=0,设置最大循环次数NCmax，并初始化α、 β、ρ1^、；Γ、P 参数； (3) 开始聚类循环，循环次数NC -NC+1 ; (4) 蚂蚁数目k - k+Ι ; (5) 根据公式计算蚂蚁Ai到像素 X」的距离d ij; (6) 蚁群外激素的铺设：蚂蚁按照转移概率公式计算像素间的转移概率； (7) 外激素路径的跟随：蚂蚁特有的生物特性，它们总是跟随外激素浓度高的路径，而 本类像元的外激素浓度往往较高，根据像元的外激素浓度强弱实现本类像元与非本类像元 的分类； (8) 若满足结束条件，即如果循环次数NC多NCmax，则结束循环，并按公式更新本类像 素的灰度值并输出程序计算结果，否则转步骤（3)。
[0005] 优选的，所述步骤（2)的参数设置为α =3, β =10, r=20, P =0. 1。
[0006] 优选的，所述步骤（5)进一步包括如下步骤：如果&为零，则该像素到该类的隶属 度为1，否则如果屯〈1·，根据公式1计算引导函数，并计算&到各路径的信息量。
[0007] 优选的，所述公式1为
【主权项】
1. 一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 将图像数据转化为MXN的矩阵A，假设每类有m只蚂蚁，随机分布在图像上； (2) 参数初始化，令时间t=0和循环次数NC=0,设置最大循环次数NCmax，并初始化α、 β、ρ1^、；Γ、P 参数； (3) 开始聚类循环，循环次数NC -NC+1 ; (4) 蚂蚁数目k - k+Ι ; (5) 根据公式计算蚂蚁Ai到像素 X」的距离d ij; (6) 蚁群外激素的铺设：蚂蚁按照转移概率公式计算像素间的转移概率； (7) 外激素路径的跟随：蚂蚁特有的生物特性，它们总是跟随外激素浓度高的路径，而 本类像元的外激素浓度往往较高，根据像元的外激素浓度强弱实现本类像元与非本类像元 的分类； (8) 若满足结束条件，即如果循环次数NC多NCmax，则结束循环，并按公式更新本类像 素的灰度值并输出程序计算结果，否则转步骤（3)。
2. 按照权利要求1所述的一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，其特征在于：所述 步骤（2)的参数设置为α =3，β =10, r=20，P =0· 1。
3. 按照权利要求1所述的一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，其特征在于：所 述步骤（5)进一步包括如下步骤：如果&为零，则该像素到该类的隶属度为1，否则如果 dyr,根据公式1计算引导函数，并计算&到各路径的信息量。
4. 按照权利要求3所述的一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，其特征在于：所述 公式1为
，其中，r为聚类半径，m为蚂蚁的特征维 数，Pk为加权因子，ph U为信息量。
5. 按照权利要求4所述的一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，其特征在于：所述 公式1中的m值为12。
6. 按照权利要求1所述的一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，其特征在于：所述 步骤（6)进一步包括如下步骤：比较转移概率与λ，若大于λ，则调整路径上的信息量，更 新聚类中心。
【专利摘要】本发明公开了一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，根据图像分割的特点，把图像分割过程看作是一个聚类和组合优化过程，利用多个蚁群，通过模拟蚂蚁的捕食、寻径过程，让各类蚁群搜索相应的食物源，通过局部感知能力实现对整个图像的全局感知，协作性地完成分类任务的过程，降低蚁群算法搜索时间长，整体计算量大的缺点，经过建立它的数学模型，证明该方法可以比较快速准确地分割出目标，是一种有效的图像分割方法。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104732522
【申请号】CN201510060447
【发明人】肖守柏
【申请人】江西科技学院
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年2月5日