摘要：现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法。该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集。最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,实现从最优解集中选取一个最优解。实验结果表明:与已有多目标进化聚类算法相比,该算法不但分割效果有所提升,而且运行效率得以提高。

关键词：图像分割 多目标进化 模糊聚类 半监督聚类 区域信息 

单位：西安邮电大学通信与信息工程学院; 西安710121; 西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室; 西安710121; 陕西师范大学计算机科学学院; 西安710119