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基于混沌微粒群优化算法的阈值图像分割
引用本文:黄力明.基于混沌微粒群优化算法的阈值图像分割[J].数值计算与计算机应用,2008,29(2):119-125.
作者姓名:黄力明
作者单位:镇江市高等专科学校电子信息系,江苏镇江,212003
摘    要:混沌微粒群优化算法利用了粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动所具有的随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌状态引入到优化变量中,把混沌的遍历范围映射到优化变量的取值范围.在算法执行过程中对优秀个体混沌扰动,有利于跳出局部极值点,搜索到全局最优解.分别用微粒群优化算法和混沌微粒群优化算法求解函数优化问题,对算法的性能进行检验,检验结果显示:混沌微粒群优化算法搜索全局最优解的成功率和收敛速度都要优于微粒群优化算法.将混沌微粒群优化算法与阈值法相结合,在算法初始化阶段对粒子位置混沌初始化;在算法运行期间对优秀个体进行混沌扰动避免落入局部最优,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明,混沌微粒群优化算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率.

关 键 词:图像分割  微粒群优化算法  阈值  混沌  混沌初始化  微粒群优化算法  阈值图像分割  OPTIMIZATION  ALGORITHM  SWARM  PARTICLE  CHAOTIC  BASED  THRESHOLDING  收敛率  搜索时间  寻优  检验结果  实验  优化问题  运算量  分割方法  最优  运行期  位置
修稿时间:2006年10月30

IMAGE THRESHOLDING BASED ON CHAOTIC PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM
Huang Liming.IMAGE THRESHOLDING BASED ON CHAOTIC PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM[J].Journal on Numerical Methods and Computer Applications,2008,29(2):119-125.
Authors:Huang Liming
Abstract:
Keywords:
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