一种改进微粒群算法的图像阈值分割方法

• 作者: 刘丁峰 童小念
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最小误差法 图像分割 微粒群算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（15）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 150-152
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.15.044

摘要

以Kittler和Illingworth准则函数作为评价函数,提出了一种利用最小误差法和改进微粒群算法对图像进行阈值分割的方法IPSO(Improved Partical Swarm Optimization).为了改善PSO算法,特别是在收敛速度方面的局限,IPSO算法引入遗传算法的择优思想对基本微粒群算法进行改进,使得改进后的IPSO算法具有快速的全局搜索能力.实验结果表明,对于灰度分布较复杂的图像,改进的IPSO算法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童小念	中南民族大学计算机科学学院	72	482	11.0	18.0
2	刘丁峰	中南民族大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0