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quantum evolutionary clustering algorithm based on watershed applied to SAR image segmentation

NEUROCOMPUTING 2012年 87卷 90-98页

作者： Li, Yangyang Shi, Hongzhu Jiao, Licheng Liu, Ruochen Xidian Univ Minist Educ China Key Lab Intelligent Percept & Image Understanding Xian 710071 Peoples R China

The goal of segmentation is to partition an image into disjoint regions. In this paper, the segmentation problem based on partition clustering is viewed as a combinatorial optimization problem. A new algorithm called a quantum evolutionary clustering algorithm based on watershed (QWC) is proposed. In the new algorithm, the original image is first partitioned into small pieces by watershed algorithm, and the quantum-inspired evolutionary algorithm is used to search the optimal clustering center, and finally obtain the segmentation result. Experimental results show that the proposed method is effective for texture image and SAR image segmentation, compared with QICW, the genetic clustering algorithm based on watershed (W-GAC) and K-means algorithm based on watershed (W-KM). (c) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： quantum evolutionary clustering algorithm Watershed algorithm SAR image segmentation

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