bsp;水下图像分割是AUV图像分析、理解和视觉识别技术前提,也是水下图像处理难题之一。
在当前分割中,由于阈值法它简洁和稳定,成为图像分割基本技巧之一。
传统FCM算法通过最小化目标方程取得最佳解。
因为基于目标函数群集过程是通过迭代步骤找到极限点和存在目标函数大量极限值,此外,不正确初始化可能会导致该算法收敛到局部极值并且不能取得最佳解。
所以在本文中,通过使用灰度图像直方图统计特性,提出了一种快速有效FCM水下图像分割方法,通过加权直方图修改模糊资格,不仅能在传统算法计算过程中删减大量数据处理和存储以加快分割效率,而且提高了水下图像分割质量。
然后,由正弦函数描述粒子群优化算法(PSO)被引入到上面提及算法中。
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