基于微粒群算法的灰度图像阈值分割的改进

被引：11

作者：

郑丽萍 ^{[1
]}

李光耀 ^{[2
]}

姜华 ^{[1
]}

机构：

[1] 聊城大学计算机学院

[2] 同济大学CAD研究中心

来源：

计算机工程与设计 | 2010年 / 31卷 / 03期

关键词：

灰度图像; 熵; 阈值分割; PSO算法;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2010.03.021

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于微粒群算法的阈值分割方法——PSO-SDAIVE算法。该算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用微粒群算法搜索SDAIVE的最大值。在实验中,对头部CT图像进行分割,实验结果表明,这种分割方法能精确地获得分割阈值,并有很好的抗噪声能力,节省计算时间。

引用

页码：559 / 563

页数：5

共 8 条

[1]

基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法 [J].