СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ МЕТОДОМ МУРАВЬИНЫХ КОЛОНИЙ

Abstract

В последнее десятилетие при решении задач оптимизации все шире используются новые методы, которые фактически примыкают к эволюционным вычислениям по своей идеологии и основаны на моделировании социального поведения живых организмов. К ним относятся, прежде всего, роевые алгоритмы (PSO -particle swarm optimization), которые, в основном, используются в численной оптимизации; и муравьиные алгоритмы (ACO – ant colony optimization ), которые применяются в данной работе и основаны на моделирования поведении муравьиных колоний. При сегментации достаточно часто используется алгоритм k-средних, который основан на минимизации квадратичной ошибке. Данный алгоритм может неплохо выполнять кластеризацию точек(пикселей) на изображении, но он не может исключить лишнюю информацию, как например шум. Алгоритм k-средних выполняет построение k различных кластеров В статье изложена модификация данного алгоритма применительно к сегментации изображений в сочетании с методом муравьиных колоний