【摘 要】
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针对传统裂缝分割算法抗噪能力差的问题,提出了基于粒子群优化蚁群算法参数的噪声裂缝图像分割方法。首先利用粒子群算法对蚁群算法的参数进行优化,接着利用参数优化后的蚁群算法对含有椒盐噪声的裂缝图像进行分割,最后对分割的结果进行填充并评价。将文章方法和不同的裂缝图像分割方法进行比较,并利用概率兰德函数以及全局一致性分析对分割结果进行客观分析,实验证明,文章的方法能够有效地避免噪声对裂缝分割的影响,是一种有
【基金项目】
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2021年山西省留学人员科技活动择优资助项目(20210049);
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针对传统裂缝分割算法抗噪能力差的问题,提出了基于粒子群优化蚁群算法参数的噪声裂缝图像分割方法。首先利用粒子群算法对蚁群算法的参数进行优化,接着利用参数优化后的蚁群算法对含有椒盐噪声的裂缝图像进行分割,最后对分割的结果进行填充并评价。将文章方法和不同的裂缝图像分割方法进行比较,并利用概率兰德函数以及全局一致性分析对分割结果进行客观分析,实验证明,文章的方法能够有效地避免噪声对裂缝分割的影响,是一种有效的裂缝图像分割方法。
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由于标准粒子群优化算法容易陷入局部最优,因此其收敛精度较低。针对这个问题,提出了两种通过改进粒子学习方式来在低维条件下避免算法陷入局部最优的改进粒子群优化算法。在这两种改进粒子群优化算法的迭代过程中,每个粒子不再固定的向自身历史最优位置与全局历史最优位置进行学习,而是根据代码中随机生成的粒子矩阵的行顺序以及两种不同的选择规则,使粒子仅向自身历史最优位置或位于其上方的某个粒子的历史最优位置学习,在尽
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