【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第12期 377-381页,共5页

【作 者】： 蒋伟杰

【摘 要】 在对图像模糊区域分割时，由于受到高速运动环境的影响，使得采集图像的像素梯度与领域特征产生关联性低。传统的图像模糊区域分割算法，由于这种低关联性空间约束场不能对模糊区域分割施加约束，易出现错分现象，导致图像分割不清晰，误分率大的问题。提出改进型蚁群的AMFCM算法。不考虑高速采集图像像素与其领域内其它像素关系，利用蚁群算法的全局性在高速图像采集过程中克服模糊聚类对初始参数的敏感，结合空间约束场对模糊区域分割施加约束，增强算法的鲁棒性。仿真结果表明，结合蚁群的AMFCM算法较为准确的将高速采集图像中的模糊区域分割出来，显著降低了误分率。