Усовершенствование алгоритма сегментации изображений с нечеткой кластеризацией на основе улучшения оптимизационного алгоритма китов

Ян Дэчен, Ли Янь, Сунь Синвэй

статья посвящена разработке рекомендаций, касающихся усовершенствования алгоритма сегментации изображений с нечеткой кластеризацией на основе оптимизированного алгоритма китов. В процессе исследования формализованы недостатки стандартного оптимизационного алгоритма китов. Также в статье предложено использовать новый параметр веса инерции для усовершенствования оптимизационного алгоритма китов, что позволит улучшить возможности поиска и точность алгоритма. Отдельное внимание уделено алгоритму сегментации изображения на основе керн-функции и нечеткой кластеризации. Для расчета расстояния от пикселя до центра кластера было предложено использовать расстояние Махаланобиса с более сильной корреляционной связью, чтобы позволяет более результативно использовать информацию о соседстве для улучшения эффекта нечеткой кластеризации в процессе сегментации изображения. Кроме того, особое внимание уделено направлениям улучшения алгоритма сегментации китов для ядровых нечетких изображений. В данном контексте детально рассмотрено кодирование кластерных центров, особенности выбора функции приспособленности, детализирован алгоритм сегментации изображения, состоящий из 7 взаимосвязанных этапов. Полученные результаты позволили прийти к выводу, что алгоритм оптимизации китов имеет значительные преимущества в случайном поиске и получении локальной оптимизации. Предложенные в статье рекомендации дают возможность устранить недостаток алгоритма оптимизации, связанный с тем, что стандартный алгоритм нечетких C-усреднений требует наличия высоких начальных центров кластеризации.

Ключевые слова:оптимизация алгоритма китов, нечеткая кластеризация, сегментация изображений.