基于精英粒子群优化算法的图像分割方法

• 作者: 张磊 高尚
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 粒子群优化算法 阈值 精英理论 聚类
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.12.030

摘要

结合模式识别理论的聚类思想,将基于群智能理论的粒子群优法算法加以改进应用于图像分割中,提出一种基于精英粒子群优化算法的图像分割方法.新方法基于Pareto的精英理论对粒子群算法加以改进,在每次迭代中,生成一个Pareto精英群体,每个粒子更新时的全局极值都是从精英群体中随机选取一个个体作为全局极值.用改进的粒子群优化算法自适应选取分割阈值.实验表明,与遗传算法及标准的粒子群优化算法相比,对于具体的问题该算法具有较好的聚类效果,能够较好地分割图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	江苏科技大学电子信息学院	18	82	5.0	8.0