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为避免传统粒子群优化算法陷入局部最优,提出基于分数阶粒子群优化的Otsu图像阈值分割(ImFpsoOtsu)算法。采用基于灰度级-梯度二维直方图算法,以Otsu算法的最大类间方差为适应度函数;通过引入粒子进化因子,利用粒子的状态信息自适应更改分数阶次α,通过速度增量为零来更新粒子速度、位置值;结合传统粒子群粒子更新公式,采用粒子对称分布的改进粒子群算法获取最佳阈值,将目标从图像中分割出来。实验结果表明,所提算法保证了图像的分割效果,有效提升了算法的收敛速度。