摘要：為了解決模糊C均值聚類(FCM)算法進行圖像分割時容易陷入局部最優(yōu)和隨機初始化聚類中心的問題,研究人員提出了基于改進的獅群優(yōu)化和模糊C均值聚類的混合圖像分割算法。該算法首先利用改進的獅群算法優(yōu)化模糊C均值的目標函數(shù),增強算法全局最佳值搜索能力,使其避免陷入局部最優(yōu),同時引入聚類有效性指標,通過迭代更新搜索到合理的分割類別數(shù)實現(xiàn)自動確定圖像分割最佳類別數(shù),并根據(jù)最佳類別數(shù)確定最優(yōu)聚類中心的選取,最終實現(xiàn)圖像的自適應分割。實驗結果表明,該方法可自適應地確定圖像分割最佳類別數(shù),能快速準確地實現(xiàn)圖像分割。