CN112132180A - 一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊c核均值聚类分割方法 - Google Patents

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陈朝廷
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Abstract

一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊C核均值聚类分割方法，通过输入图像、设置参数、初始化鲸鱼位置，计算各鲸鱼的适应值，确定异步通信机制，最终输出最优鲸鱼位置；本发明引入异步通信策略和选择机制对鲸鱼算法进行改进，以进一步提高算法的收敛速度和精度；对合成孔径雷达图像进行分割。测试结果表明该算法在具备良好分割质量的同时，能对SAR图像实现快速分割。

Description

一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊C核均值聚类分割方法
技术领域
本发明涉及算法优化技术及图像处理领域，特别涉及一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊C核均值聚类分割方法。
背景技术
模糊C核均值聚类算法是基于目标函数优化的一种重要的聚类算法，该算法模型设计与实际问题直观对应、易于计算机实现且计算简洁、具有良好的聚类表现。但模糊C核均值聚类算法在求解过程中易受初始聚类中心的影响，从而陷于局部最优。
现有的模糊C均值聚类算法无法有效抑制合成孔径雷达图像中存在大量的斑点噪声信息问题，聚类中心求解耗时。
发明内容
为了克服以上技术问题，本发明的目的提出一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊C核均值聚类分割方法，引入异步通信策略和选择机制对鲸鱼算法进行改进，以进一步提高算法的收敛速度和精度；结合改进鲸鱼优化算法和核模糊C均值聚类算法，对合成孔径雷达图像进行分割。测试结果表明该算法在具备良好分割质量的同时，能对SAR图像实现快速分割。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊C核均值聚类分割方法，包括以下步骤；
(1)输入图像X＝{x1，x2，…，xn}；
(2)设最大迭代次数M、聚类数目C、种群数目N、对数螺旋形状常数b、随机数l及算法终止条件ε的相关参数；(最大迭代次数M和算法终止条件ε在步骤(7)中，聚类数目C、种群数目N在步骤(4)中，对数螺旋形状常数b、随机数l在步骤(6)中)
(3)初始化鲸鱼位置，将聚类中心作为鲸鱼优化算法中鲸鱼的初始位置；
(4)根据式
Figure BSA0000217242030000021
其中，聚类数目C、种群数目N、高斯核函数K(x，y)、m＝2为平滑参数)分别计算划分隶属度矩阵
Figure BSA0000217242030000022
和聚类中心
Figure BSA0000217242030000023
(5)根据式
Figure BSA0000217242030000024
计算各鲸鱼的适应值，并将适应值最小的鲸鱼作为当前最优鲸鱼X*，将适应值最小的鲸鱼作为当前最优鲸鱼X*；
(6)对所有鲸鱼，执行以下优化搜索：如p＜0.5P为[0，1]上的随机数，且A＜1，则基于式X(t+1)＝X*(t)-AX D，更新鲸鱼Xi的位置；如p＜0.5且A31，则基于式X(t+1)＝X*(t)+D′eblcos(2πl)更新鲸鱼Xi的位置；否则即p3≥0.5，则基于式
Figure BSA0000217242030000025
p∈[0，1]；更新鲸鱼Xi的位置；计算Xi的适应值Yi，并将其与X*的适应值Y*进行比较，如果Yi＜Y*(求最大值问题时，则为Yi＞Y*)，则基于异步通信机制将其取代X*而成为新的最优位置；
(7)如满足算法终止条件ε或达到最大迭代次数M，则输出最优鲸鱼位置X*(即为所求得的最佳聚类中心)；否则，按选择机制生成下一代种群，转回步骤(4)。
本发明的有益效果：
并将其应用于SAR图像的分割研究中，仿真结果表明，文中算法具备较好的分割效率和效果。
本发明引入异步通信策略和选择机制对鲸鱼算法进行改进，以进一步提高算法的收敛速度和精度；对合成孔径雷达图像进行分割。测试结果表明该算法在具备良好分割质量的同时，能对SAR图像实现快速分割。
附图说明
图1为座头鲸泡泡网捕食策略示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示：一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊C核均值聚类分割方法，包括以下步骤；
(1)输入图像X＝{x1，x2，…，xn}；
(2)设置KFCM算法和鲸鱼优化算法的相关参数，包含最大迭代次数、聚类数目、种群数目N、对数螺旋形状常数b、随机数l及算法终止条件；
(3)初始化鲸鱼位置，将聚类中心作为鲸鱼优化算法中鲸鱼的初始位置；
(4)根据式
Figure BSA0000217242030000031
分别计算划分隶属度矩阵
Figure BSA0000217242030000032
和聚类中心
Figure BSA0000217242030000033
(5)根据式
Figure BSA0000217242030000034
计算各鲸鱼的适应值，并将适应值最小的鲸鱼作为当前最优鲸鱼X*；
(6)对所有鲸鱼，执行以下优化搜索：如p＜0.5且A＜1，则基于式X(t+1)＝X*(t)-AX D，更新鲸鱼Xi的位置；如p＜0.5且A31，则基于式X(t+1)＝X*(t)+D′eblcos(2πl)更新鲸鱼Xi的位置；否则(即p3≥0.5)，则基于式
Figure BSA0000217242030000041
p∈[0，1]；更新鲸鱼Xi的位置；计算Xi的适应值Yi，并将其与X*的适应值Y*进行比较，如果Yi＜Y*(求最大值问题时，则为Yi＞Y*)，则基于异步通信机制将其取代X*而成为新的最优位置；
(7)如满足算法终止条件或达到最大迭代次数，则输出最优鲸鱼位置X*(即为所求得的最佳聚类中心)；否则，按选择机制生成下一代种群，转回步骤(4)。
为测试改进鲸鱼算法(记为IWOA)的优化性能，以表1中的f1～f6六个经典测试函数(表1所示)为对象，并将优化结果与鲸鱼算法(WOA)及其两种改进算法AWOA和MWOA进行比较。其中：f1～f3为可变维度的单模态函数，主要用以检验算法的收敛速度和精度；f4～f6为可变维度的多模态函数，主要用以检验算法的全局和局部搜索能力。
表1 经典测试函数
Figure BSA0000217242030000042
Figure BSA0000217242030000051
表2 WOA及各种改进算法的优化性能比较
Figure BSA0000217242030000052
所有的函数维数均设置为100，所有算法都独立运行20次，WOA、AWOA、MWOA、IWOA算法的比较结果如表2所示。由表2可知：IWOA在最优值、平均值、标准差、迭代次数等方面优于WOA、AWOA和MWOA；对于f1～f4，虽然AWOA、MWOA、IWOA均能达到目标最小值，但IWOA所需的迭代次数明显少于AWOA和MWOA，这意味着IWOA具备更快的收敛速度；对于f5～f6，虽然所有算法都未能取得最优值，但IWOA在收敛精度和算法稳定性等方面均明显优于其它算法。
为验证基于IWOA的模糊C核均值聚类法(IWOA_FCKM)的分割性能，分别采用IWOA_FCKM、C均值聚类算法(CM)、FCM、KFCM对Radar725_2_3、Radar725_4_2、Radar725_4_3图像进行分割(图像含有强度为0.025的椒盐噪声)。由分割结果可知：IWOA_FKCM取得了和KFCM几乎一致的分割效果，但由于IWOA_FCKM采用了IWOA对聚类中心进行优化，避免了穷举迭代计算，所以算法效率大为提高。

Claims (1)

1.一种基于改进鲸鱼算法优化的模糊C核均值聚类分割方法，其特征在于，包括以下步骤；
(1)输入图像X＝{x1，x2，…，xn}；
(2)设最大迭代次数M、聚类数目C、种群数目N、对数螺旋形状常数b、随机数l及算法终止条件ε的相关参数；
(3)初始化鲸鱼位置，将聚类中心作为鲸鱼优化算法中鲸鱼的初始位置；
(4)根据式
Figure FSA0000217242020000011
其中，聚类数目C、种群数目N、高斯核函数K(x，y)、m＝2为平滑参数，分别计算划分隶属度矩阵
Figure FSA0000217242020000012
和聚类中心
Figure FSA0000217242020000013
(5)根据式
Figure FSA0000217242020000014
计算各鲸鱼的适应值，并将适应值最小的鲸鱼作为当前最优鲸鱼X*，将适应值最小的鲸鱼作为当前最优鲸鱼X*；
(6)对所有鲸鱼，执行以下优化搜索：如p＜0.5P为[0，1]上的随机数，且A＜1，则基于式X(t+1)＝X*(t)-A×D，更新鲸鱼Xi的位置；如p＜0.5且A31，则基于式X(t+1)＝X*(t)+D′eblcos(2πl)更新鲸鱼Xi的位置；否则即p3≥0.5，则基于式
Figure FSA0000217242020000015
p∈[0，1]；更新鲸鱼Xi的位置；计算Xi的适应值Yi，并将其与X*的适应值Y*进行比较，如果Yi＜Y*(求最大值问题时，则为Yi＞Y*)，则基于异步通信机制将其取代X*而成为新的最优位置；
(7)如满足算法终止条件ε或达到最大迭代次数M，则输出最优鲸鱼位置X*；否则，按选择机制生成下一代种群，转回步骤(4)。
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