基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

提出了一种基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法。针对FCM图像分割算法对聚类中心初始值比较敏感的缺点,利用量子粒子群优化算法强大的全局搜索能力寻找最优解,能够有效降低图像分割算法对初始值的依赖程度;同时,用一种新的基于簇密度的距离度量公式来计算图像特征点与聚类中心点的距离,其在确定类中心时考虑数据集的全局信息,并且在迭代过程中采用动态隶属度,能够降低噪声干扰。仿真实验结果证明改进算法具有较好的性能。