查询结果:   陈云凤,云挺,周宇,邓玉和,王娴.基于PSO优化SVM的纹理图像分割[J].计算机应用与软件,2014,31(4):214 - 218.
中文标题
基于PSO优化SVM的纹理图像分割
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
797
英文标题
TEXTURE IMAGE SEGMENTATION BASED ON PSO OPTIMISING SVM
作 者
陈云凤 云挺 周宇 邓玉和 王娴 Chen Yunfeng Yun Ting Zhou Yu Deng Yuhe Wang Xian
作者单位
南京林业大学信息科学技术学院 江苏 南京 210037 南京林业大学木材工业学院 江苏 南京 210037    
英文单位
College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, Jiangsu, China College of Wood Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, Jiangsu, China    
关键词
图像分割 粒子群算法 支持向量机
Keywords
Image segmentation Particle swarm optimisation Support vector machine
基金项目
国家重点基础研究发展计划项目(2011CB707904);国家自然科学基金项目(30871973);江苏省自然科学基金(BK2012418,BK2009393)
作者资料
陈云凤,硕士生,主研领域:图像处理。云挺,讲师。周宇,副教授。邓玉和,教授。王娴,硕士生。 。
文章摘要
针对传统纹理图像分割方法运行时间长,分割准确率较低,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的纹理图像分割方法。首先在自适应调整惯性权重λ的控制策略中加入PSO中的当前迭代次数和种群数,改进PSO的惯性权重λ的性能;接着运用PSO寻找最优惩罚系数C 和高斯核函数中参数γ,然后运用SVM方法对训练样本综合训练建立最佳分类模型,并对纹理图像分割测试。结果表明:对比传统方法,该方法不仅缩短运行时间,分割准确率也得到了提高。同时,对比传统惯性权重对分割结果的影响,改进后的方法使得平均收敛代数减少,寻优时间缩短。
Abstract
Because of the low segmentation accuracy and long running time of the traditional texture image segmentation method, we present a texture image segmentation method which is based on using PSO to optimise SVM. First, the times of current iteration and the numbers of population in PSO are added to the control strategy of adaptive adjustment inertia weight λ to improve the performance of inertia weight λ of PSO; Then the PSO is employed to search the best penalty coefficient C and the parameter γ of Gauss kernel function; Finally the SVM is used to comprehensively train training sample and to build best classification model, as well as to segment and test texture images. Results show that compared with traditional methods, the new method shortens the running time and makes the segmentation accuracy improved. Meanwhile, compared with the effect on segmentation results by traditional inertia weight, the improved inertia weight reduces the average convergence algebra and shortens the running time.
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