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基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法
被引量：
27
1
作者
吕福起
李霄民
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第9期2856-2860,共5页
针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优...
针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析(包括鲁棒性、效率和收敛性),并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。
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关键词
图像分割
粒子群优化算法
模糊熵
香农熵
鲁棒性
目标函数
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职称材料
题名
基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法
被引量：
27
1
作者
吕福起
李霄民
机构
重庆工商大学融智学院基础课教学部
重庆
工商大学
数学与统计
学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第9期2856-2860,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61402063)
重庆市基础与前沿一般项目(CSTC2014JCYJA00033)
重庆市教委科技项目(KJ1400630)
文摘
针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析(包括鲁棒性、效率和收敛性),并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。
关键词
图像分割
粒子群优化算法
模糊熵
香农熵
鲁棒性
目标函数
Keywords
image segmentation
particle swarm optimization
fuzzy entropy
Shannon entropy
robustness
objective function
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法
吕福起
李霄民
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
27
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参考文献
引证文献
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