基于改进粒子群算法的图像阈值分割方法

• 作者: 严云洋 章慧 龚声蓉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 粒子群算法 阈值分割
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 289-291,301
• 分类号: TP391
• 字数: 3027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.09.066

摘要

针对图像提取问题,最优阈值选取是否合理对图像分割效果至关重要.在处理不同种类图像区域时,粒子群算法(PSO)由于早熟现象难以准确计算最优分割阈值,因此导致图像分割准确率低.为了提高图像分割准确率且准确地提取出图像目标,提出一种基于混沌粒子群算法(CPSO)的图像阈值分割方法.受益于混沌运行的遍历性、对初始条件的敏感性等优点,CPSO很好地解决了PSO的粒子群过早聚集和陷入局部最优等难题,加快了全局搜索最优解的能力.采用具体图像对CPSO算法图像分割性能进行仿真实验,结果表明,相比于其它图像分割算法,CPSO不仅加快了运算速度,提高了图像分割效率,而且提高了图像分割准确率,非常适合于图像实时分割处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚声蓉	苏州大学计算机科学与技术学院	97	1079	17.0	27.0
2	章慧	淮阴工学院计算机工程学院	72	265	9.0	12.0
3	严云洋	淮阴工学院计算机工程学院	80	560	13.0	19.0