【摘 要】
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针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,哈尔滨工程大学理学院,哈尔滨师范大学黑龙江省智能教育与信息工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41071262,41101243);哈尔滨师范大学预研基金资助项目(11XY-03)
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针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标函数,确定区域生长参数;利用灰度均值计算区域间的差异度,将比较小的区域合并到与之相邻的差异度最小的区域中;利用粒子群算法对该目标函数进行全局寻优,实现图像分割。实验证明新算法较已有的几种分割算法有了很大提高,并有效地解决了分水岭算法的过分割问题,分割结果更加符合人的直观视觉特性,是一种有效、准确且实用的图像分割方法。
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