【摘 要】
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提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割。首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液
【机 构】
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东北电力大学自动化工程学院,东北电力大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（50976018）
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提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割。首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增强大津法的阈值选取时间,求出分割阈值完成气泡的分割。实验结果表明,此方法能更准确,更快速的实现稀疏气泡的分割。
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