[发明专利]一种基于蚁群算法的图像处理方法

摘要

本发明提供了一种基于蚁群算法的图像处理方法，其包括以下步骤:将图像转化为M*N的像素矩阵，每个像素对应一只蚂蚁；令时间t＝0和循环次数NC＝0，初始化各参数；开始聚类循环，循环次数；蚂蚁数目k←k+1，获取像素Xi到其他像素Xj的距离dij，如果dij为零，则该像素到该类的隶属度为1，否则如果dij小于r，计算得到Xj到各路径的信息量；计算像素间的转移概率，看是否大于λ，若大于λ，则调整路径上的信息量，并更新聚类中心；如果循环次数NC≥NCmax,则结束循环，否则转步骤S3。本发明提供的基于蚁群算法的图像处理方法通过将图像转化为像素矩阵，并对像素矩阵通过蚁群算法获取最佳的像素矩阵排列，对图像的像素矩阵进行更新以便更有效的对图像进行识别选择。

主权项

一种基于蚁群算法的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取图像，将图像转化为M*N的像素矩阵，每个像素对应一只蚂蚁；S2：令时间t＝0和循环次数NC＝0，设置最大循环次数NCmax，并初始化参数α、β、phij、r、ρ；S3：开始聚类循环，循环次数NC←NC+1；S4：蚂蚁数目k←k+1；S5：根据dij=Σk=1mpk(xik-xjk)2]]>得到像素Xi到其他像素Xj的距离dij，如果dij为零，则该像素到该类的隶属度为1，否则如果dij小于r，根据phij(t+1)＝(1‑ρ)phij(t)+Δphijηij=rdij=rΣk=1mpk(xik-xjk)2]]>得到Xj到各路径的信息量；S6：根据计算像素间的转移概率，看是否大于λ，若大于λ，则根据phij(t+1)＝(1‑ρ)phij(t)+Δphij调整路径上的信息量，并按照Xi=Xj=12(Xi+Xj)]]>更新聚类中心；S7：若满足结束条件，即如果循环次数NC≥NCmax,则结束循环，并输出程序计算结果，否则转步骤S3。