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基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法.pdf
第37卷第14期 计算机工程 2011年7月 20ll Vbl．37 No．14 ComputerEngineering July 文献标识码-A 中圈分类号ITP391．4 ·图形图像处理· 文章■号t loo肛羽28(加11)l扣北2p彤 基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法 王啊L2。黄海蜂2，何蜂u，左文艳3 (1．江苏大学计算机科学与通信工程学院，扛苏镇江212013；2．镇扛市高等专科学校电子与信息工程系，江苏镇扛212∞3； 3．镇扛高等职业技术学校电气工程与自动化系，江苏镇江212016) 囊鼻：提出一种基于微粒群优化(Pso)的边界区域粗糙熵的闷值图像分割算法。该算法采用边界粗糙熵作为图像分割的评价标准，利用 优化领域的Pso功能把图像分割问题转化为优化问题。实验结果表明，该方法使用PS0算法避免了早期大量熵的计算，相对于分块大小 的敏感性较小，得到较好的分割效果，并且能提高计算速度，是一种实用有效的图像分割方法。 关奠诃：图像分割；微粒群优化；边界地区；粗糙熵 ImageSegmentationAlgorithm Basedon ParticleSwam and OptimizationRoughEntropy wANG MiIl91‘IIIJANGHai-fen矿，耻Fe呜L2，zuow抽-y柚3 (1．Sch∞l Sci蛐ce柚d 212013，olina； ofComputcrTelec咖unjcati∞Enginecring，JiangsuUniVe璐i哆，动enji柚g ofEIcctmicsandInf：啪a曲n 212003，China； 2．Depamflent Engi瞅：rin岛动enj协gCollcgc，ztlcnji柚g of Elec疵al 3．Dt咎吨n％t Engineering锄dAutomali∞，动enji锄gⅥ)cati∞al钕hIIicaICoⅡege，2融嘶i柚g212016，a血a) 111e based∞meP枷cle based IAbst耐limage吐聆shold∞gInen枷∞algo劬mSw椰0ptimi刎on(Ps0)combinedwith恤伽gheInropy on the Valu椭sta耐砌of b叫ndary佗gi∞is i眦ges昭呲n伽on pm∞nted．Tbealg嘶thmad叩tsmugII朗订opybascd∞b0吼dary把垂on硒the 如d咖Ve嗽s PSo image辩gm锄洲∞probl锄into舳叩tiIIli刎伽即bIem锄dfIllly呖lizesfIlllcd∞in吐圮opdnlizationfield．E】【perin姗tal that rnettlod o慨n
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