【摘 要】
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针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络（PCNN）模型中循环迭代次数难以确定的问题，提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学软件学院,新疆大学网络与信息技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471311)~~
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针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络（PCNN）模型中循环迭代次数难以确定的问题，提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法（OTSU-H）与PCNN融合的自动图像分割算法。首先，充分利用图像的灰度分布信息和相关信息，将图像信息中冗余度、竞争性以及互补性有效地融合，构造二维和三维观测空间，提出了OTSU．H准则的快速递归算法；其次，将快速递推算法的目标函数分别作为布谷鸟搜索（cs）算法、萤火虫算法（FA）、粒子群优化（Ps0）算法和遗传算法（CA）四种群智能
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