| 基于改进粒子群优化算法的Otsu图像分割方法 |
| |
| 引用本文： | 刘申晓,王学春,常朝稳. 基于改进粒子群优化算法的Otsu图像分割方法[J]. 计算机科学, 2013, 40(8): 293-295 |
| |
| 作者姓名： | 刘申晓 王学春 常朝稳 |
| |
| 作者单位： | 黄河科技学院信息工程学院 郑州450006;黄河科技学院信息工程学院 郑州450006;解放军信息工程大学电子技术学院 郑州450004 |
| |
| 基金项目： | 本文受河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B510018),郑州市嵌入式系统应用技术重点实验室(121PYFZX177)资助 |
| |
| 摘 要： | Otsu算法分割图像时不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但计算量大和实时性差的缺点限制了其应用。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu分割方法。该方法以Otsu算法中的类间方差作为粒子群优化算法的适应度函数,以当前分割阈值作为粒子的当前位置,以阈值更新速度作为粒子的当前速度,以粒子最优适应值的改进量作为惯性权重,在灰度空间动态搜索使类间方差最大的阈值。实验结果表明:该方法能获得与经典Otsu相当的分割效果,而且显著地缩短了分割时间,算法效率更高。
|
| 关 键 词： | 图像分割 Otsu 粒子群优化算法 惯性权重 适应值 |
| 收稿时间： | 2012-11-01 |
| 修稿时间： | 2013-04-13 |
Otsu Image Segmentation Method Based on Improved PSO Algorithm |
| |
| LIU Shen-xiao,WANG Xue-chun and CHANG Chao-wen. Otsu Image Segmentation Method Based on Improved PSO Algorithm[J]. Computer Science, 2013, 40(8): 293-295 |
| |
| Authors: | LIU Shen-xiao WANG Xue-chun CHANG Chao-wen |
| |
| Affiliation: | School of Information Engineering,Huanghe Science and Technology College,Zhengzhou 450006,China;School of Information Engineering,Huanghe Science and Technology College,Zhengzhou 450006,China;Institute of Electronic Technology,the PLA Information Engineering University,Zhengzhou 450004,China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Image segmentation Otsu Particle swarm optimization Inertia weight Fitness value |
|
| 点击此处可从《计算机科学》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机科学》下载全文 |
|
