【摘 要】
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阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点.针对传统的粒子群优化算法（Parti-cle Swarm Optimization,PSO）分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学研究生学院
【基金项目】
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青年科学基金项目(61402212)语义Web模糊规则互换与推理关键技术研究资助
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阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点.针对传统的粒子群优化算法（Parti-cle Swarm Optimization,PSO）分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法.以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性.实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率.
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