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摘要:
图像分割是图像特征提取和识别的基础,粒子群优化(PSO)是模拟鸟群觅食行为的优化算法.本文研究了PSO的一个重要参数-惯性权重,及其在优化算法和改进策略中的作用,实现了通过自适应惯性权重的改进策略平衡PSO的全局和局部搜索能力的目的.基于此研究,本文提出了基于自适应惯性权重粒子群优化(AIWPSO)的图像分割方法.该算法通过组合改进的PSO和Otsu来分割图像,并且获得优异的结果.分割的目标具有较高的分割精度,并且分割的图像区域在边界形状中是均匀和准确的.它不仅可以确保分割的精度,还可以保留图像的细节.
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文献信息
篇名 基于自适应惯性权重PSO图像分割方法研究
来源期刊 自动化技术与应用 学科 工学
关键词 粒子群优化 自适应惯量权重 图像分割
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 图像处理技术
研究方向 页码范围 87-91
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 4135字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
自适应惯量权重
图像分割
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自动化技术与应用
月刊
1003-7241
23-1474/TP
大16开
哈尔滨市开发区汉水路165号
14-37
1982
chi
出版文献量(篇)
8131
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