【摘 要】
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阈值分割方法的关键在于阈值选取。阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂。为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院,南京邮电大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61401225);南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY213047;NY214102;NY213050;NY214098)
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阈值分割方法的关键在于阈值选取。阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂。为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(Discrete Grey Wolf Optimizer,DGWO),即经过离散化处理的灰狼算法,并用该算法求解以Kapur分割函数为目标函数的全局优化问题。DGWO算法具有很好的全局收敛性与计算鲁棒性,能够避免陷入局部最优,尤其适合高维、多峰的复杂函数问题的求解,并且可以很好地融合到图像分割过程当中。大量的理论分析和仿真实验的结果表明,
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