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基于自适应CPSO算法的二维模糊熵图像阈值分割
被引量：
1
1
作者
赵越
李晶皎
+2 位作者
徐鑫
陈超
白鑫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第5期296-299,共4页
由于PSO算法会出现虚假收敛或者早熟等现象,提出了一种自适应混沌粒子群算法(ACPSO)及其在图像分割中的应用。首先提出了一种改进的自适应粒子群优化算法(IAPSO)。然后在IAPSO的基础上,加入了混沌优化方法,用混沌变量来初始化粒子的位...
由于PSO算法会出现虚假收敛或者早熟等现象,提出了一种自适应混沌粒子群算法(ACPSO)及其在图像分割中的应用。首先提出了一种改进的自适应粒子群优化算法(IAPSO)。然后在IAPSO的基础上,加入了混沌优化方法,用混沌变量来初始化粒子的位置和速度,并用新的无限折叠混沌映射对算法进行混沌变异,从当前群体中择优选择部分粒子进行混沌优化。最后将ACPSO算法应用到图像分割中。通过与最大模糊Shannon熵阈值分割法、基于基本PSO的最大模糊Shannon熵阈值分割法进行对比,验证了基于自适应CPSO算法的二维模糊熵阈值图像分割方法的性能更好。
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关键词
CPSO算法
自适应
混沌粒子群
二维图像分割
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职称材料
题名
基于自适应CPSO算法的二维模糊熵图像阈值分割
被引量：
1
1
作者
赵越
李晶皎
徐鑫
陈超
白鑫
机构
渤海大学计算机教研部
东北大学信息科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第5期296-299,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60970157)资助
文摘
由于PSO算法会出现虚假收敛或者早熟等现象,提出了一种自适应混沌粒子群算法(ACPSO)及其在图像分割中的应用。首先提出了一种改进的自适应粒子群优化算法(IAPSO)。然后在IAPSO的基础上,加入了混沌优化方法,用混沌变量来初始化粒子的位置和速度,并用新的无限折叠混沌映射对算法进行混沌变异,从当前群体中择优选择部分粒子进行混沌优化。最后将ACPSO算法应用到图像分割中。通过与最大模糊Shannon熵阈值分割法、基于基本PSO的最大模糊Shannon熵阈值分割法进行对比,验证了基于自适应CPSO算法的二维模糊熵阈值图像分割方法的性能更好。
关键词
CPSO算法
自适应
混沌粒子群
二维图像分割
Keywords
CPSO algorithm
Adaptive
Chaos-particle swarm
2D image segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应CPSO算法的二维模糊熵图像阈值分割
赵越
李晶皎
徐鑫
陈超
白鑫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
1
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