基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割

• 作者: 张伟 隋青美
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化 高斯变异 模糊熵 图像分割 阈值分割
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1569-1571,1587
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.04.0104

摘要

由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,使得基于粒子群和模糊熵的图像分割算法难以得到理想的分割效果.针对此问题,提出了一种基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用惯性因子自适应粒子群和高斯变异来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值.通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,具有很好的鲁棒性和自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张伟	山东大学控制科学与工程学院	183	1052	16.0	24.0
5	隋青美	山东大学控制科学与工程学院	136	895	16.0	22.0