基于PSO直觉模糊集相似度的刑侦图像分割

摘要：

针对刑侦图像分割问题,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)直觉模糊集相似度的阈值算法.采用双边滤波对图像去噪,结合“投票模型”构造图像的直觉模糊集模型,以直觉模糊集上含权重参数的相似度为目标函数优化阈值,利用粒子群优化的方法自适应选取相似度中的权重.仿真结果表明,该算法能获得较好的分割效果,能够推广于自然图像的处理.

关键词：刑侦图像、阈值分割、双边滤波、直觉模糊集、相似度、粒子群优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61571361、61671377;陕西省教育厅科学研究计划基金项目16JK1709;西安邮电大学西邮新星团队基金项目xyt2016-01

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2949-2954,3001