基于小生境粒子群算法的图像分割方法

被引：8

作者：

白明明 ^{[1
]}

孙辉 ^{[2
]}

吴烈阳 ^{[1
]}

机构：

[1] 南昌航空大学计算机应用与技术学院

[2] 南昌工程学院计算机技术系

来源：

计算机工程与应用 | 2010年 / 46卷 / 03期

关键词：

小生境粒子群优化算法; 最大类间方差法; 图像分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

为了得到分割图像的最佳阈值,提出了一种基于小生境粒子群算法的图像分割方法。小生境粒子群算法通过划分小生境的方法,保持了物种的多样性,克服了粒子群算法容易陷入局部解,后期收敛速度慢的缺点,提高了算法的全局寻优能力。该方法基于最大类间方差阈值分割技术,用小生境粒子群算法对适应度函数进行优化,得到最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。实验结果表明,与最大类间方差法,基于基本粒子群算法的最大类间方差分割法相比,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度也得到了提高。

引用

页码：183 / 185

页数：3

共 5 条

[1]

自适应粒子群优化算法及其在图像分割中的应用.[D].李宏.大连理工大学.2006, 08

[2] 基于粒子群优化算法的多阈值图像分割 [J].