本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的Otsu圖像閾值分割方法

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【摘要】：閾值法分割圖像時(shí)只利用圖像的灰度信息,具有直觀、實(shí)現(xiàn)簡單的特點(diǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割圖像易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的Otsu圖像閾值分割方法。以O(shè)tsu算法的類間方差作為適應(yīng)度函數(shù),在每次迭代中選取適應(yīng)度較好的粒子同時(shí)加入新的粒子,以提高粒子多樣性。實(shí)驗(yàn)表明,與Otsu算法和PSO算法相比,改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法不僅加快了收斂速度和運(yùn)算速度,而且提高了圖像分割的準(zhǔn)確率。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)研究生學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像分割 Otsu 類間方差 粒子群優(yōu)化 適應(yīng)度函數(shù)
【基金】：青年科學(xué)基金項(xiàng)目(61402212)語義Web模糊規(guī)則互換與推理關(guān)鍵技術(shù)研究資助
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-01-30返修日期:2015-04-10本文受青年科學(xué)基金項(xiàng)目(61402212),語義Web模糊規(guī)則互換與推理關(guān)鍵技術(shù)研究資助。1引言圖像分割是指把圖像描述成某些連通區(qū)域的集合,使得圖像特征在不同區(qū)域表現(xiàn)不同,在同一區(qū)域表現(xiàn)出相似性的處理。目前圖像分割方法主要有閾值法[1]

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本文編號(hào)：940157