题目：基于智能优化算法及Normalized Cut的彩色图像分割研究

图像分割是图像分析的重要步骤，分割的好坏影响图像分析的后续处理。近年来，基于图论的彩色图像分割成为研究热点。彩色图像颜色丰富，包含的细节较多，且随着科技发展，获取彩色图像的成本降低，彩色图像的分割日渐重要。
本文基于智能优化算法和归一化划分准则，对彩色图像进行分割，主要做了下述几个方面的工作：
（1）提出了一种将鱼群优化算法与归一化划分准则相结合求解彩色图像分割的方法。首先利用模糊C均值聚类对彩色图像预处理，然后用鱼群优化算法求解Ncut的最小值，最后通过最优个体鱼的状态指导图像进行分割。
（2）提出了一种基于离散细菌觅食算法优化归一化划分准则的彩色图像分割方法。引入模糊C均值聚类算法对图像预处理，降低算法维度；同时用细菌觅食优化算法求解Ncut的最小值，提高了算法的稳定性和收敛速度；最后通过最优个体菌得到分割结果。
（3）提出一种限速-离散蜂群优化算法解决图像领域中的归一化彩色图像分割问题。根据问题模型将蜂群算法中的位置重新定义成离散化的位置，并增加了个体蜂的速度定义；引入一个限速过程，并设计了限速作用函数，增加了种群的多样性，解决了算法早熟收敛的问题；同时在个体蜂的位置更新中采用了自适应权重调整策略，提高了算法稳定性和收敛速度。通过实验仿真，限速-离散蜂群优化算法在收敛速度和处理效果上都要优于同类其他算法，验证了该算法在归一化彩色图像分割问题中的高效性和优越性。
（4）提出了一种基于混合蛙跳谱聚类的图像分割方法。经典谱聚类算法能够将高维非线性空间映射到低维线性空间，但在求最佳阈值时采用启发式寻找最佳值，在处理很多问题时往往得不到最优解，在此基础上提出了一种混合蛙跳聚类算法，对线性空间上的数据样本进行聚类。该方法具有深度局部搜索和全局信息交换的能力，能够得到较好的聚类结果。在处理彩色图像分割问题时，采用了FCM降低算法计算复杂度。