Fugu-MT 論文翻訳(概要): Color Image Segmentation using Adaptive Particle Swarm Optimization and Fuzzy C-means

論文の概要: Color Image Segmentation using Adaptive Particle Swarm Optimization and Fuzzy C-means

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08547v1
Date: Sat, 18 Apr 2020 08:11:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-12 05:26:52.889115
Title: Color Image Segmentation using Adaptive Particle Swarm Optimization and Fuzzy C-means
Title（参考訳）: 適応粒子群最適化とファジィC平均を用いたカラー画像分割
Authors: Narayana Reddy A, Ranjita Das
Abstract要約: 本稿では,Adaptive Particle Swarm Optimization and Fuzzy C-means Clustering Algorithm (APSOF) という画像分割アルゴリズムを提案する。 Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO)とFuzzy C-meansクラスタリングに基づいている。実験により、APSOFアルゴリズムは最適なクラスタセンターを正しく同定する際、FCMよりもエッジを持つことが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Segmentation partitions an image into different regions containing pixels with similar attributes. A standard non-contextual variant of Fuzzy C-means clustering algorithm (FCM), considering its simplicity is generally used in image segmentation. Using FCM has its disadvantages like it is dependent on the initial guess of the number of clusters and highly sensitive to noise. Satisfactory visual segments cannot be obtained using FCM. Particle Swarm Optimization (PSO) belongs to the class of evolutionary algorithms and has good convergence speed and fewer parameters compared to Genetic Algorithms (GAs). An optimized version of PSO can be combined with FCM to act as a proper initializer for the algorithm thereby reducing its sensitivity to initial guess. A hybrid PSO algorithm named Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO) which improves in the calculation of various hyper parameters like inertia weight, learning factors over standard PSO, using insights from swarm behaviour, leading to improvement in cluster quality can be used. This paper presents a new image segmentation algorithm called Adaptive Particle Swarm Optimization and Fuzzy C-means Clustering Algorithm (APSOF), which is based on Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO) and Fuzzy C-means clustering. Experimental results show that APSOF algorithm has edge over FCM in correctly identifying the optimum cluster centers, there by leading to accurate classification of the image pixels. Hence, APSOF algorithm has superior performance in comparison with classic Particle Swarm Optimization (PSO) and Fuzzy C-means clustering algorithm (FCM) for image segmentation.
Abstract（参考訳）: セグメンテーションは、画像を類似の属性を持つピクセルを含む異なる領域に分割する。ファジィc-meansクラスタリングアルゴリズム(fcm)の標準的な非文脈的変種は、その単純性を考慮して画像分割に一般的に用いられる。 FCMの使用には、クラスタの数の初期推定に依存し、ノイズに非常に敏感である、という欠点がある。満足な視覚セグメントはFCMでは得られない。 Particle Swarm Optimization (PSO) は進化アルゴリズムのクラスに属し、遺伝的アルゴリズム(GA)と比較して収束速度が良く、パラメータも少ない。 PSOの最適化版をFCMと組み合わせることで、アルゴリズムの適切な初期化要因として機能し、初期推定に対する感度を低下させることができる。適応粒子群最適化(apso:adaptive particle swarm optimization)と呼ばれるハイブリッドpsoアルゴリズムは、慣性重み、標準pso上の学習因子などの様々なハイパーパラメータの計算を改善し、swarm動作からの洞察を利用してクラスタ品質を改善することができる。本稿では,適応粒子群最適化とファジィc-meansクラスタリングアルゴリズム(apsof)と呼ばれる,適応粒子群最適化(apso)とファジィc-meansクラスタリングに基づく新しい画像分割アルゴリズムを提案する。実験結果から、APSOFアルゴリズムは最適なクラスタ中心を正確に識別する際、FCMよりもエッジを持つことが明らかとなり、画像画素の正確な分類が導かれる。したがって、APSOFアルゴリズムは、画像セグメンテーションのための古典的な Particle Swarm Optimization (PSO) と Fuzzy C-means Clustering Algorithm (FCM) と比較して優れた性能を有する。

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