一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

发布时间：2017-09-29 05:14

  本文关键词：一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

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【摘要】：阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;辽宁工程技术大学研究生学院;
【关键词】： 图像分割 Otsu 类间方差 粒子群优化 适应度函数
【基金】：青年科学基金项目(61402212)语义Web模糊规则互换与推理关键技术研究资助
【分类号】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-01-30返修日期:2015-04-10本文受青年科学基金项目(61402212),语义Web模糊规则互换与推理关键技术研究资助。1引言图像分割是指把图像描述成某些连通区域的集合,使得图像特征在不同区域表现不同,在同一区域表现出相似性的处理。目前图像分割方法主要有阈值法[1]

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本文编号：940157