【摘 要】
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图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。针对聚类分割对初始聚类中心有较大依赖的局限性，该文提出了一种基于改进粒子群优化算法和遗传变异的图像分割模型PSOM-K。PSOM-K首先对粒子群优化公式（PSO）进行改进，增加了随机邻居粒子位置对自身位置的影响，扩大了算法的搜索空间，使其能快速地找到全局最优解；其次结合遗传算法的变异操作来提高模型的泛化能力；然后将改进后的粒子群优化算法从R、G、B三通道初
【基金项目】
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广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金项目（重点项目）（2020B1515120089）； 广东省普通高校特色创新项目（2019KTSCX035）资助；
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图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。针对聚类分割对初始聚类中心有较大依赖的局限性，该文提出了一种基于改进粒子群优化算法和遗传变异的图像分割模型PSOM-K。PSOM-K首先对粒子群优化公式（PSO）进行改进，增加了随机邻居粒子位置对自身位置的影响，扩大了算法的搜索空间，使其能快速地找到全局最优解；其次结合遗传算法的变异操作来提高模型的泛化能力；然后将改进后的粒子群优化算法从R、G、B三通道初始化k-means聚类中心的位置；最后用k-means从R、G、B三通道对图像进行分割并合并这三通道图像。在伯克利分割数据集（BSDS500）的实验表明：相对于主流图像分割方法，PSOM-K在特征相似度（FSIM）和峰值信噪比（PSNR）上有提升明显。与CEFO方法相比，PSOM-K在特征相似度和峰值信噪比指标上分别提升了8.34%和38.03%；与WOA-DE方法相比，PSOM-K在特征相似度和峰值信噪比指标上分别提升了11.27%和22.88%；与细粒度分割方法 HWOA相比，虽然特征相似度指标下降了0.1%，但峰值信噪比指标提升了8.12%。因此，独立三个通道、增加粒子群中随机邻居粒子的位置影响和遗传变异是寻找k-means聚类中心的较优位置的三个有效策略，它们能极大地提高图像分割的性能。
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