公开(公告)号：CN118154861A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202311761532.2

申请日：2023-12-20

Applicant: 西安邮电大学

Inventor： 赵凤 ,  杜薇琳 ,  刘汉强 ,  张俊杰

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/086 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种双宽度学习代理辅助多目标粗糙模糊聚类的图像分割方法，主要解决现有图像分割计算时间过长、信息利用不充分、分割效果不理想的问题。其实现方案是：输入待分割图像并设置初始参数值；生成初始种群；将待分割图像划分为多个子区域；利用区域信息和高斯核函数分别构造粗糙模糊类内紧致性函数和核类间可分性函数；构建回归代理模型；对初始种群进行优化，并采用分类代理模型和回归代理模型对所构造的函数进行预测；设计基于动态调整策略的模型更新机制对分类代理模型和回归代理模型进行更新，并从最后一代更新种群中选出最解优进行图像分割。本发明能充分利用空间信息，保证图像分割精度的同时提升图像分割效率，可用于自然图像的分割。