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摘要:
在图像处理中提出的图像颜色分割是一个重要性和具有挑战性的难题.当一幅图像中包含相似的和(或者)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优的数目.在这篇文章中,寻找出了一种实用而广泛的图像分割方法--基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题,并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域.QPSO不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛.文中给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的颜色分割上具有很好的效能.
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文献信息
篇名 基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像颜色分割 量子行为的微粒群优化算法 聚类
年,卷(期) 2006,(28) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 54-55,76
页数 3页 分类号 TP391
字数 2759字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.28.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 须文波 江南大学信息工程学院 409 3078 23.0 34.0
2 孙俊 江南大学信息工程学院 186 1552 21.0 30.0
3 龙海侠 江南大学信息工程学院 9 88 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像颜色分割
量子行为的微粒群优化算法
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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