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基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法
被引量：
1
1
作者
王明
黄海峰
+1 位作者
何峰
左文艳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第14期228-230,共3页
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...
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。
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关键词
图像分割
微粒群优化
边界地区
粗糙熵
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职称材料
题名
基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法
被引量：
1
1
作者
王明
黄海峰
何峰
左文艳
机构
江苏大学计算机
科学
与通信
工程
学院
镇江市高等专科学校电子与信息工程系
镇江
高等
职业技术
学校
电气
工程
与自动化
系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第14期228-230,共3页
基金
江苏省产业信息化重点基金资助项目(1633000004)
文摘
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。
关键词
图像分割
微粒群优化
边界地区
粗糙熵
Keywords
image segmentation
Particle Swarm Optimization（PSO）
boundary region
rough entropy
分类号
TP391.4 [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
基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法
王明
黄海峰
何峰
左文艳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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