外文翻譯--基于優(yōu)化pso直方圖加權模糊c均值的一種快速水下光學圖像分割算法（中文）

1、中文 中文 3487 字 出處： 出處：Wang S, Xu Y, Pang Y. A fast underwater optical image segmentation algorithm based on a histogram weighted fuzzy C-means improved by PSO[J]. Journal of Marine Science and Application, 2011, 10(1): 7

2、0-75.畢業(yè)論文（設計）外文翻譯水下強噪聲圖像目標分割方法研究學 生 姓 名： 指 導 教 師： 專 業(yè) 名 稱： 電子信息工程 所 在 學 院： 信息工程學院 2013 年 4 月二、水下圖像分割傳統(tǒng)的 二、水下圖像分割傳統(tǒng)的 FCM 算法 算法 FCM

3、 聚類分割算法的中心思想是根據(jù)加權相似性來衡量像素和聚類中心，迭代優(yōu)化目標函數(shù)已確定最佳的聚類。通過這個實現(xiàn)：在 L × H 圖像中（L 和 H 待變相關圖像的寬度和高度） ，根據(jù)加權資格隸屬度 n（n=L × H）屬于每個 C 聚類中心的圖像中的像素，當目標函數(shù)最小時，迭代地優(yōu)化目標函數(shù)來獲得模糊劃分矩陣 U 和類中心矩陣 V。目標函數(shù)為：通過拉格朗日乘數(shù)法，建立等式 1 的一個必要條件可以推導出：這種典型的 FC

4、M 圖像分割是為了通過迭代搜尋最優(yōu)聚類中心和隸屬度來獲得最小目標函數(shù)。三、直方圖加權 三、直方圖加權 FCM 聚類算法（ 聚類算法（HWFCM）1、算法描述通過分析 FCM 算法，可以發(fā)現(xiàn)影響計算時間一個主要因素是聚類中心的更新頻率太低。在 FCM 算法中，每個聚類中心的更新必須等到所有輸入模式完成遍歷。當它用在圖像分割中，因為圖像的采樣數(shù)據(jù)數(shù)量非常大（每個圖像尺寸為 768×576，數(shù)量為 442 368） ，計算就十分耗時

5、。因此，根據(jù)水下圖像的特性，我們提出了一種快速的 FCM 分割算法。在迭代處理中，通過采集圖像強度直方圖的統(tǒng)計特性作為隸屬度的權重，目標函數(shù)的最優(yōu)解可以得到。因此，它減少了 FCM 迭代過程大量的數(shù)據(jù)存儲而且加速了收斂速度。對于一個圖像（n = L× H） ，f（x, y）是圖像在（x, y）位置的灰度值，f ∈{0,1,...,I ?1}，I是所有系列灰度圖像的數(shù)量。定義灰度圖像直方圖為 h(j),因此一個加權直方圖修改的成