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基于局部蚁群算法的图像分割
被引量：
6
1
作者
余卫宇
邹若冰
+1 位作者
禹之鼎
田菁
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期1344-1346,共3页
为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类...
为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数,获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度,缩短程序运行的时间。
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关键词
图像分割
蚁群算法
K-均值
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职称材料
题名
基于局部蚁群算法的图像分割
被引量：
6
1
作者
余卫宇
邹若冰
禹之鼎
田菁
机构
华南理工大学电子与信息学院
香港理工学院电子与计算机工程系
南洋理工大学电机与电子工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期1344-1346,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60872123
60972133
U0835001)
文摘
为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数,获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度,缩短程序运行的时间。
关键词
图像分割
蚁群算法
K-均值
Keywords
image segmentation
Ant Colony Optimization （ACO）
K-means
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部蚁群算法的图像分割
余卫宇
邹若冰
禹之鼎
田菁
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
6
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