信息化时代,图像分割技术在医学、国土及交通等诸多领域得到广泛应用。K-means算法具有简单易实现的特点,是常用的图像分割算法,但它存在对初始值选取敏感等缺点。麻雀搜索算法是新提出一种群体智能算法,该算法在搜索进度、收敛速度和稳定性等方面性能优越。该文章利用麻雀搜索算法优化传统K-means算法的初始值,提出SSK-means算法。实验结果表明,对于给出的四组图像,SSK-means算法分割结果均优于传统K-means算法的分割结果。
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