基于改进粒子群人工鱼群算法的二维熵多阈值快速图像分割

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基于图像熵分割复杂图像或多目标图像时,计算量随阈值数呈指数型增长,提出基于改进粒子群人工鱼群(PSO-AFSA)的图像二维熵多阈值快速分割。根据图像二维熵的分割原理,将单阈值分割延伸至多阈值分割。然后定义二维熵多阈值函数为人工鱼群优化算法的目标函数。提出的新算法基于精英策略改进,参考粒子群算法的个体最佳值与群体最佳值,使鱼群算法的寻优能力更加智能高效,在求解二维熵多阈值函数最优值过程中提高收敛速度与寻优精度。最后,对典型图像的分割实验分别与穷举分割法、PSO分割法对比,在单阈值、双阈值和三阈值情况下
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