【摘 要】
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结合模式识别理论的聚类思想,将基于群智能理论的粒子群优法算法加以改进应用于图像分割中,提出一种基于精英粒子群优化算法的图像分割方法。新方法基于Pareto的精英理论对粒
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,浙江大学CAD＆CG国家重点实验室
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基础研究项目资助(08KJB520003)
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结合模式识别理论的聚类思想,将基于群智能理论的粒子群优法算法加以改进应用于图像分割中,提出一种基于精英粒子群优化算法的图像分割方法。新方法基于Pareto的精英理论对粒子群算法加以改进,在每次迭代中,生成一个Pareto精英群体,每个粒子更新时的全局极值都是从精英群体中随机选取一个个体作为全局极值。用改进的粒子群优化算法自适应选取分割阈值。实验表明,与遗传算法及标准的粒子群优化算法相比,对于具体的问题该算法具有较好的聚类效果,能够较好地分割图像。
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