克隆选择和粒子群算法实现图像分割

资 源 简 介

克隆选择和粒子群算法实现图像分割

详 情 说 明

使用克隆选择算法和粒子群优化（PSO）相结合的方法实现图像分割，能够有效提升分割精度和鲁棒性。克隆选择算法模拟生物免疫系统的自适应学习机制，通过克隆、变异和选择操作优化候选解；而粒子群优化则借鉴群体智能，使多个候选解在解空间中协同搜索最优分割阈值。

在图像分割任务中，首先将图像像素灰度值作为输入特征，利用克隆选择算法生成一组初始候选阈值，并通过适应度函数（如类间方差、熵等）评估其分割效果。随后，引入粒子群优化算法，对候选解进行进一步迭代优化，调整阈值以最大化分割性能。二者的结合既保留了克隆选择算法的快速收敛特性，又利用PSO的全局搜索能力避免陷入局部最优。

实验表明，该方法在复杂背景、低对比度或噪声干扰较大的图像中仍能保持较好的分割效果。其核心优势在于智能优化算法的自适应能力，能够根据不同图像特征动态调整分割策略，相比传统阈值分割方法具有更高的鲁棒性和准确性。