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Image segmentation with a fuzzy clustering algorithm based on Ant-Tree

机译：基于蚂蚁树的模糊聚类算法的图像分割

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This paper presents a fuzzy clustering approach for image segmentation based on Ant-Tree algorithm, which is inspired from the ants' self-assembling behavior. Three features including the gray value, gradient and neighborhood of pixels are extracted for clustering. A three-level tree model is proposed to make the clustering structure more adaptive for image segmentation. Center approximation is employed to optimize the fuzzy clustering process when building the tree structure. Besides, we present a new initialization method by making use of the histogram of the image. Experiments and comparisons show the effectiveness and the efficiency of the proposed approach.
机译：本文提出了一种基于蚁群算法的模糊聚类图像分割方法，该方法受到了蚁群自组装行为的启发。提取包括灰度值，梯度和像素邻域在内的三个特征进行聚类。提出了一种三级树模型，以使聚类结构更适合图像分割。在构建树结构时，采用中心近似来优化模糊聚类过程。此外，我们利用图像的直方图提出了一种新的初始化方法。实验和比较表明了该方法的有效性和效率。

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