江 毅，张 彤，熊珍珍

(景德镇陶瓷学大学，江西 景德镇 333403)

基于粒子群聚类算法的陶瓷图像分割方法

江 毅，张 彤，熊珍珍

(景德镇陶瓷学大学，江西 景德镇 333403)

聚类技术已成为图像处理、计算机视觉、模式识别等研究邻域的重要方法。本文针对不同陶瓷图像分割的复杂性，结合模式识别理论的k-聚类思想，提出一种基于粒子群聚类算法的陶瓷图像分割方法。该方法基于粒子群优化算法对全局最优解的搜索来获得待分割图像的最佳阈值。实验结果表明，与其它测试算法相比，该方法无论对图像的单阈值还是双阈值分割，均能够获得较好的分割效果，且获得阈值的时间也较短。

图像分割；粒子群优化算法；聚类；陶瓷图像

0 引 言

图像分割作为计算机视觉和数字图像处理中的主要关键技术，是图像识别和图像理解的重要先期步骤，对图像进行分割的质量好坏在一定程度上直接决定着其后继图像处理步骤的优劣效果。图像分割方法是使图像被分成或分隔成具有相似特征(如灰度、颜色、纹理、密度)的区域，主要方法有：阈值法、边缘检测法、区域跟踪法、纹理方法等[1]。近十年以来，群智能优化方法[2]作为一种能够解决不同类型优化问题的新兴技术正被应用于越来越多的经济学、科学理论、及工业生产应用研究领域。这类方法的一个共同特点在于其对待求解问题无严格的数学特征要求，如函数是否可导、连续、函数形式是否统一等，比较典型的方法，诸如：遗传算法[4]、人工免疫算法[5]、粒子算法[6]和蚁群算法[7]等优化方法。……