基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计.docVIP

目录 第一章 绪论 4 1.1 研究的背景和意义 4 1.2 粒子群优化算法的研究和应用现状 5 1.2.1 粒子群算法的研究方向 5 1.2.2粒子群算法的应用现状 6 1.3 图像分割方法概述 7 1.3.1区域生长和分裂合并法 8 1.3.2分水岭法 8 1.3.3 阈值法 8 1.3.4边缘检测法 8 1.4 研究内容与章节安排 9 第二章 图像分割方法 9 2.1 阈值法 9 2.1.1最佳熵阈值法 10 2.1.2 最大类间方差法（Otsu） 10 2.1.3粒子群优化算法（PSO） 11 2.2 基于边缘检测的图像分割 13 第三章 基于粒子群优化算法的图像分割系统设计 13 3.1 环境配置 13 3.2 系统模块 18 3.2.1 界面设置 18 3.2.2 算法部分代码 21 第四章 实验仿真 30 4.1 基于阈值的图像分割程序及结果分析 30 4.2 基于边缘检测的图像分割方法的仿真结果及分析 33 第五章 总结与展望 37 致 谢 38 参考文献 39 基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计 中文摘要 本文通过对粒子群优化算法的研究，采用Java编程，设计出一套用于图像分割的系统。基于粒子群优化算法的图像分割系统，可以将一幅给定的图像进行分割，然后将分割结果保存。图像分割的目的是将感兴趣的区域从图像中分割出来，从而为计算机视觉的后续处理提供依据。图像分割的方法有多种，阈值法因其实现简单而成为一种有效的图像分割方法。而粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂有哪些信誉好的足球投注网站空间中的最优区域缩短寻找阈值的时间。因此，基于粒子群优化算法的图像分割以粒子群优化算法为寻优工具，建立具有自适应和鲁棒性的分割方法。从而可以在最短的时间内，准确地确定分割阈值。 关键词： 粒子群优化（PSO），图像分割，阈值法，鲁棒性 Abstract This paper based on the particle swarm optimization algorithm, designs a set of system for image segmentation using Java programming. Image segmentation system based on particle swarm optimization algorithm, the image can be a given segmentation, and then the segmentation results would be saved. Image segmentation is the purpose of the interested area from the image, thus providing the basis for the subsequent processing of computer vision. There are many methods of image segmentation, threshold method since its simple realization, becomes a kind of effective method in image segmentation. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a stochastic global optimization technique; it finds optimal regions of complex search spaces for threshold time shortened through the interaction between particles. Therefore, particle swarm optimization algorithm of image segmentation based on particle swarm optimization algorithm based on optimization tools; establish segmentation method with adaptive and robust. Therefore, it is possible for us in the shortest possible time to accurately determine the segmentation threshold. Key words: PSO, image segmentation, threshold meth