基于蚁群算法的彩色图像颜色聚类分析(附仿真代码)☆

摘要
颜色聚类是数字图像处理中的基本技术之一，也是计算机视觉和图形学中基本的处理问题，因此得到广泛的研究与应用。本文将蚁群pick—drop机制的基本原理用于彩色图像颜色聚类，对RGB彩色空间下的彩色图像进行了聚类，从而完成量化工作。实验表明，采用该算法进行颜色的量化更具鲁棒性，颜色失真小，同时实现简单，并且取得了良好的颜色量化效果。
关键词：彩色图像颜色量化；蚁群聚类算法；颜色聚类；pick-drop；颜色量化

Abstract
Color clustering is an important technology of image processing, and is a primary process of computer vision and graphics,it has been study widdly in a lot of fields.A new approach using ant colony algorithm applied in color images is proposed.According to the theory of pick-drop.A promoved ant algorithm is used to cluster colors of images in the color space of RGB.It completes quantization of color mapping of every pixe1.Experimental results show that the algorithm proposed in the papers has the advantages of excellent robustness,less distortion,and has simple realized.
Key words: color image quantization; ant colony algorithm; color clustering; pick-drop; color quantization

蚁群算法概述
蚁群算法是意大利学者M.Dorigo受到自然界中真实蚁群集体行为的启发，于1991年在他的博士论文中首次系统地提出的一种基于蚂蚁种群的新型优化算法。
在生物界，蚂蚁是一种头脑简单、视力也很不好的小东西，然而蚂蚁群体通过相互协调、分工、合作来完成筑巢、觅食、迁徙、清扫蚁穴等复杂行为，它们都属于复杂系统研究的范围，即相对简单的个体在没有一个集中控制的情况下，通过相互作用产生复杂的群体行为。那么数以百万计的蚂蚁如何组成一个群落?它们是如何相互协调分工、合作来完成这些任务呢?像蚁巢这样复杂结构的信息又是如何存储在这群蚂蚁当中呢？各个领域的专家已经对这些问题有了长期、深入的研究，提出了一些解释并建立了一些算法模型，这些算法就是蚁群算法的雏形。
蚁群算法能够被用于解决大多数优化问题或者能够转化为优化求解的问题，这种群体智能理论和方法为解决这类应用问题提供了新的途径。蚁群算法最初是被用于解决旅行商问题。自从在著名的旅行商问题和工件排序问题上取得有效成绩以来，已经陆续渗透到其他领域中。现在，其应用领域已扩展到多目标优化、数据分类、数据聚类、模式识别、电信QoS管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控制、决策支持以及仿真和系统辩识等方面。
蚁群算法不仅能够智能搜索、全局优化，而且具有鲁棒性、正反馈、分布式计算、易与其它算法结合等特点[1]。利用正反馈原理，可以加快进化过程；分布式计算使该法易于并行实现，个体之间不断进行信息交流和传递，有利于发现较好解，不容易陷入局部最优；该方法易与多种启发式算法结合，可改善算法的性能；由于鲁棒性强，故在基本蚁群算法模型的基础上进行修改，便可用于其它问题。因此，蚁群算法已经成为组合优化领域最具潜力的算法之一，也成为了众多学者的研究焦点。

颜色聚类概述
颜色聚类也称为颜色量化，色彩量化或色彩聚类，它是指在一些无法显示全彩色的硬件设备上显示全彩色图像时，计算机需要选择合适的色彩描述集合并将图像的各像素点的颜色用集合中的色彩表示，这就是“颜色量化” [4]。颜色量化在很多图像处理领域有着重要的作用，特别是彩色图像的应用领域。比如：图像压缩、图像存储、图像分割、图像复原等等。              
简单来说，颜色量化就是从原图像中挑选出少数颜色值放在一起，形成一个调色板，量化后的图像中任何一个像素的颜色值都可以从调色板中得到。这样在不影响视觉效果的情况下，大大减少原图像颜色数量，达到对原图像的颜色量化效果。
本文用到的颜色量化算法是针对RGB彩色模式下的真彩色图像来进行的。一幅RGB彩色模式的真彩色图像由三个通道的颜色分量组成，分别是R（红）通道的颜色分量，G（绿）通道的颜色分量和B（蓝）通道的颜色分量，每个通道可看作一幅8比特图像，所以一幅真彩色图像即是一幅24比特的彩色图像[5]。

蚁群算法就是一种优化方法，因此，将蚁群算法引入到颜色聚类中是完全可行。蚁群算法作为一种通用型随机优化方法，通过其内在的搜索机制已在一系列困难的组合优化问题求解中取得成效，该方法为复杂系统的优化问题提供了新的具有竞争力的求解算法。

通过计算机仿真来考察算法性能，由于本文中所用的蚁群聚类算法是将彩色图像中拥有像素点较多的颜色作为该类的主要颜色，这样就避免了一些传统算法中可能将一些噪声点的颜色值保留到量化后的图像中，从而引起失真的缺点，同时算法实现的复杂度降低。
在本课题的研究过程中，取得了如下的一些阶段性成果：
1) 详细阐述了蚁群算法的原理，分析了它的特性，建立它的数学模型。
2) 介绍了彩色图像颜色聚类目前的研究状况，并阐述了其它的颜色量化方法。
3) 结合蚁群算法和颜色聚类的各自特点，将蚁群算法应用于彩色图像颜色量化中去。并用Matlab来编程，在PC机上实现，实验结果证明基于改进蚁群算法实现图像量化是一种比较有效的方法。




目录
摘要 I
Abstract II
1 引言 1
2 蚁群算法及颜色聚类 2
2.1 蚁群算法 2
2.1.1 蚁群算法概述 2
2.1.2 蚁群行为描述 2
2.1.3 蚁群算法基本原理 3
2.1.4 蚁群算法国内外研究进展及发展趋势 4
2.2 颜色聚类 5
2.2.1 颜色聚类概述 5
2.2.2 颜色聚类的意义及国内外研究现状 5
2.3 小结 6
3 蚁群算法在颜色聚类中的应用 7
3.1 引言 7
3.2 现有的颜色量化方法 7
3.3 蚁群聚类算法 8
3.3.1 蚁群聚类算法的基本思想 8
3.3.2 初始聚类中心设置 10
(优秀毕业设计:www.2bysj.cn)
4 实验及分析 11
4.1 实验过程 11
4.1.1 实验总体思想 11
4.1.2 实验算法流程图 12
4.1.3 实验具体实施步骤 13
4.2 实验结果分析 14
4.2.1 原始图像 14
4.2.2 实验结果 14
4.2.3 实验结果分析 16
5 结论 17
参考文献 18
致谢 19
附录A 基于蚁群算法的彩色图像颜色聚类分析的仿真代码 20