【摘 要】
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本文针对原始鸽群优化的二维最大类间方差法（Otsu）图像分割算法收敛速度慢的缺点，提出了基于混合分数阶鸽群优化的Otsu图像分割算法。算法将分数阶与鸽群优化算法结合，利用分数阶微积分的记忆性和遗传特性，使鸽群依据更多历史记忆获取更精确最优值，并进行分数阶增强滤波预处理，提高分割精度，引入混沌搜索算法增强种群多样性，加快收敛速度。改进算法利用Otsu算法的最大类间方差作为适应度函数来获取最佳阈值，进
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62041108）；
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本文针对原始鸽群优化的二维最大类间方差法（Otsu）图像分割算法收敛速度慢的缺点，提出了基于混合分数阶鸽群优化的Otsu图像分割算法。算法将分数阶与鸽群优化算法结合，利用分数阶微积分的记忆性和遗传特性，使鸽群依据更多历史记忆获取更精确最优值，并进行分数阶增强滤波预处理，提高分割精度，引入混沌搜索算法增强种群多样性，加快收敛速度。改进算法利用Otsu算法的最大类间方差作为适应度函数来获取最佳阈值，进行图像分割。实验结果验证了本文算法的正确性和有效性。
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