基于混沌量子粒子群FCM彩色圖像分割.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)以及多媒體技術(shù)的應(yīng)用普及，人們開(kāi)始要求更多的圖像信息。又由于彩色圖像比灰度圖像更容易觀察越來(lái)越受到青睞并迅速發(fā)展起來(lái)。所以如何提高彩色圖像處理的質(zhì)量顯得尤為重要。而其中最基礎(chǔ)的處理技術(shù)也就是彩色圖像的分割。
　　 迄今為止，基于灰度圖像分割已有許多較成熟的算法，但彩色圖像分割因?yàn)槠洳噬至康膹?fù)雜性，發(fā)展至今仍沒(méi)有普遍適用的彩色圖像分割算法。本文對(duì)目前彩色圖像分割中常用的模糊C均值聚類算法（FCM）及其結(jié)合智能信息處

2、理技術(shù)的算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析與研究。首先對(duì)現(xiàn)有的利用量子粒子群FCM（QPSOFCM）算法解決彩色圖像分割的方法進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn)，很好的解決了現(xiàn)存QPSOFCM算法的分割效果不太理想的問(wèn)題。又由于量子粒子群優(yōu)化算法存在容易陷入局部最優(yōu)，本文采用混沌量子粒子群算法，并用優(yōu)化算法有效性的三個(gè)測(cè)試函數(shù)，對(duì)混沌量子粒子群優(yōu)化算法（CQPSO）進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，CQPSO從迭代次數(shù)及平均尋優(yōu)效果明顯優(yōu)于基本粒子群算法（PSO）和量子粒子群