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基于改进的二维最大熵及粒子群递推的图像分割

引用
鉴于常用的灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出一种灰度级(平均灰度级)-梯度二维直方图及其区域划分方法.给出了改进二维直方图的最大熵阈值选取公式,并利用粒子群算法寻找最佳阈值,在迭代过程中采用递推算法,大大地减少了适应度函数的重复计算.实验结果表明,该方法不仅使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、抵抗噪声稳健,同时相对粒子群算法运算速度又提高了约1倍.

图像分割、阈值选取、二维直方图、最大熵、粒子群、递推

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TN911.73

2008-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

1338-1344

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计算机辅助设计与图形学学报

1003-9775

11-2925/TP

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2008,20(10)

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