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基于冯诺依曼邻居的粒子群多阈值分割算法
基于冯诺依曼邻居的粒子群多阈值分割算法
来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 7次 | 上传用户:majian_hunu
【摘 要】
:
针对多阈值分割问题,提出了一种新的多阈值分割算法。该算法对传统的Otsu进行修改,使其能够更准确地找到直方图中谷的位置;并利用冯诺依曼拓扑邻居粒子群作为阈值优化算法,提高了优化性能。提出了构造冯诺依曼拓扑结构的方法,并分析和比较了它与全互连结构的差别。实验结果显示此算法具有较好的性能。
【作 者】
:
陈自郁
何中市
张程
【机 构】
:
重庆大学计算机学院
【出 处】
:
计算机应用研究
【发表日期】
:
2009年05期
【关键词】
:
冯诺依曼邻居
粒子群优化
多阈值分割
Von Neumann neighborhood
particle swarm optimization ( PSO
【基金项目】
:
国家“863”计划资助项目(2007AA01Z423),重庆市自然科学基金资助项目(2007BB2134),重庆大学研究生科技创新基金资助项目(200701Y1A0280214)
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针对多阈值分割问题,提出了一种新的多阈值分割算法。该算法对传统的Otsu进行修改,使其能够更准确地找到直方图中谷的位置;并利用冯诺依曼拓扑邻居粒子群作为阈值优化算法,提高了优化性能。提出了构造冯诺依曼拓扑结构的方法,并分析和比较了它与全互连结构的差别。实验结果显示此算法具有较好的性能。
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