| 基于改进粒子群算法的多阈值灰度图像分割 |
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| 引用本文： | 王树亮,赵合计.基于改进粒子群算法的多阈值灰度图像分割[J].计算机应用,2012,32(Z2):147-150. |
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| 作者姓名： | 王树亮 赵合计 |
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| 作者单位： | 山东大学计算机科学与技术学院,济南,250101 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对粒子群协同学习优化算法和粒子群综合性学习优化算法中的粒子更新规则不灵活问题,提出了一种新的粒子群多阈值灰度图像分割算法。该算法中的粒子更新策略能够根据粒子状态随时改变:迭代前期,粒子速度会不断增加以便加快搜索最优解;迭代后期,粒子速度开始变慢以便搜索更广区域,避免陷入局部最优;当粒子陷入局部最优时,让该粒子根据选出的榜样粒子学习,以便逃出局部最优。另外评价粒子最优解的目标函数采用的是图像指数熵。仿真实验结果表明改进的粒子群阈值优化算法在单阈值和多阈值情况下解决了传统熵算法执行效率低和粒子群优化算法更新规则不灵活易于陷入局部最优问题,分割结果非常好,而且稳定、高效。
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| 关 键 词： | 灰度图像分割 粒子群优化 协同学习 综合性学习 图像指数熵 多阈值 |
Multilevel thresholding gray-scale image segmentation based on improved particle swarm optimization |
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| WANG Shu-liang
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ZHAO He-ji.Multilevel thresholding gray-scale image segmentation based on improved particle swarm optimization[J].journal of Computer Applications,2012,32(Z2):147-150. |
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| Authors: | WANG Shu-liang ZHAO He-ji |
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| Affiliation: | (School of Computer Science and Technology,Shandong University,Jinan Shandong 250101,China) |
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