【摘 要】
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多尺度图像具有复杂的数据特征,传统的图像分割方法受此影响其稳定性不能满足实际应用需求。为此,提出基于狼群算法的多尺度图像分割方法。利用小波变换、小波分解处理原始多尺度图像,统一图像格式,融合多尺度特征,将多尺度图像分割转换为标号问题,确定多尺度图像分割规则,利用狼群算法对处理后的图像进行分割处理。实验结果表明:设计的基于狼群算法的多尺度图像分割方法分割成功率高,在分割阈值搜索上方差极小,相比传统的
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多尺度图像具有复杂的数据特征,传统的图像分割方法受此影响其稳定性不能满足实际应用需求。为此,提出基于狼群算法的多尺度图像分割方法。利用小波变换、小波分解处理原始多尺度图像,统一图像格式,融合多尺度特征,将多尺度图像分割转换为标号问题,确定多尺度图像分割规则,利用狼群算法对处理后的图像进行分割处理。实验结果表明:设计的基于狼群算法的多尺度图像分割方法分割成功率高,在分割阈值搜索上方差极小,相比传统的图像分割方法,其稳定性更好,能够满足多尺度图像分割的实际应用需求。
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