基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割

摘要：

针对基本粒子群算法易陷入局部最优和过早收敛的缺陷,提出权重因子自适应的粒子群算法,并对部分粒子进行Morlet变异操作,由此得到改进粒子群优化算法.将该算法和模糊熵相结合并用于图像分割,利用改进粒子群优化算法来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值.通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,该算法取得了令人满意的分割结果,且算法运算时间较小,满足煤尘浓度实时精确测量的要求.

关键词：粒子群、Morlet变异、权重因子自适应、模糊熵、图像分割

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金项目Z2006G06

在线出版日期：2011-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：276-279,284