基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法

被引：1

作者：

王明 ^{[1
,2
]}

黄海峰 ^{[2
]}

何峰 ^{[1
,2
]}

左文艳 ^{[3
]}

机构：

[1] 江苏大学计算机科学与通信工程学院

[2] 镇江市高等专科学校电子与信息工程系

[3] 镇江高等职业技术学校电气工程与自动化系

来源：

计算机工程 | 2011年 / 37卷 / 14期

关键词：

图像分割; 微粒群优化; 边界地区; 粗糙熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种基于微粒群优化(PSO)的边界区域粗糙熵的阈值图像分割算法。该算法采用边界粗糙熵作为图像分割的评价标准,利用优化领域的PSO功能把图像分割问题转化为优化问题。实验结果表明,该方法使用PSO算法避免了早期大量熵的计算,相对于分块大小的敏感性较小,得到较好的分割效果,并且能提高计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。

引用

页码：228 / 230

页数：3

共 4 条

[1] 基于区域生长的彩色图像分割算法 [J].