基于改进PSO算法的最大熵阈值图像分割

摘要：

图像分割是目标识别的首要和关键步骤.目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用闺值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值.针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法的位置更新公式作了改进,即用当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置,并将之用于熵阈值图像分割中.仿真实验表明,该算法可以快速稳定地获得一幅图像的最佳分割阈值.仿真结果显示,该方法对车牌分割具有较好的性能.

关键词：粒子群优化、雁群、线性递减惯性权重、直方图、熵

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部科学技术研究重点项目107106;教育部高等学校科技创新工程重大项目培育基金

在线出版日期：2008-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：174-176,187