一种基于粒子群及模糊均值聚类的细胞图像分割方法

摘要

本发明涉及一种基于粒子群及模糊均值聚类的细胞图像分割方法，在直觉模糊均值聚类理论的基础上，针对细胞图像改进直觉模糊隶属度的形式，并且与分数阶粒子群结合进行交替优化，利用形态学方法改进结果，从而实现对细胞图像的准确分割。它有四大步骤：首先选取合适的参数，初始化粒子群及相关数据；然后，开始分数阶粒子群和直觉模糊聚类交替迭代优化；随后，将结果和标准的模糊均值聚类结果比较，通过差异图像选择形态学处理方案；最后，对结果图像进行距离变换和水域分割，从而得到最终结果。本发明可广泛应用于各类基于细胞图像的应用系统，具有广阔的市场前景与应用价值。