基于近似集与粒子群的粗糙熵图像分割方法

摘要：

基于经典粗糙集理论的图像分割方法缺少对目标图像不确定性边界域的精确划分，其根据先验粒度构建的图像粗糙集信息系统，并没有客观准确地反映出不同粒度之间的粗糙性信息。基于粗糙集近似集理论模型，首先采用自适应粒化方法得到图像的最优粒度，接着基于该粒度划分构建图像的目标和背景的上下近似集，再根据近似集思想对目标集合的边界域进行精确刻画，同时结合粒子群算法提高求解粗糙集近似集最大粗糙熵的效率，最终得到图像分割的最优分割阈值，并通过仿真实验表明该方法具有可行性和有效性。

关键词：图像分割、粗糙集、近似集、粒计算、粒子群

所属期刊栏目：10

分类号：TP3;TN9

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61472056,61309014,61300059;the Natu-ral Science Foundation of Chongqing under Grant Nos. cstc2012jjA40032, cstc2013jcyjA40063

在线出版日期：2016-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：699-708