基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法

为解决基于模糊C-均值聚类(FCM)的图像分割算法需要预先给定初始聚类数目和聚类中心，易使得算法陷入局部最优的问题，提出一种改进的人工蜂群优化模糊聚类的图像分割方法。该方法在传统的人工蜂群的基础上进行优化，以FCM算法中目标函数为基础改进人工蜂群的适应度函数，运用蜂群行为中的采蜜蜂、跟随蜂和侦察蜂的分工合作来快速求解图像中的最优初始聚类中心，将求出的最优聚类中心输入给FCM进行处理，根据最大隶属度原则对果实图像进行分割。以300幅不同光照情况下拍摄的夏黑葡萄果进行分割试验，试验结果表明，改进的图像分割方法能更快地将水果从自然环境中分割识别出来，单幅图像平均分割时间为0.2193s，正确分割率达到90.33%，能满足采摘机器人及水果分级系统对目标图像的实时性要求