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题名基于双鸟群混沌优化的otsu图像分割算法
被引量：9
- 1
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作者
吴军
王龙龙
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2018年第12期119-124,共6页
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文摘
为了提高鸟群图像分割算法在求取图像最佳阈值时的准确性与稳定性,提出了一种双鸟群混沌优化图像分割算法.在求取图像二维otsu阈值时对两个种群求得的二维解进行交叉互换,并加入混沌扰动,加强了搜索能力.为了减少噪声对图像分割结果的影响,使用一种改进的自适应选择中值-均值滤波法对图像进行预处理,增强了图像分割时对噪声的鲁棒性.实验结果表明双鸟群混沌优化图像分割算法在求取一维、二维otsu阈值时的准确度和稳定性要优于其他算法,且无论在低噪声污染还是高噪声污染下都能对图像进行较为准确的分割.
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关键词
鸟群算法
混沌扰动
最大间类方差法
图像分割
图像去噪
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Keywords
bird swarm algorithm
chaotic disturbance
otsu
Image segmentation
Image denoising
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于云遗传算法的阈值图像分割法
被引量：4
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作者
李婷
杜永贵
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机构
太原理工大学信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2015年第12期159-162,168,共5页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20131402110003)
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文摘
提出了一种基于云遗传算法的阈值图像分割法.该算法将图像分割最佳阈值选取问题转化为遗传算法的寻优问题,根据正态隶属云期望曲线方程的特点将云模型引入遗传算法中,采用X条件云发生器算法产生交叉概率和变异概率,避免在寻找最佳阈值的过程中陷入局部最优解.实验结果表明,该算法在收敛速度有很大提高,且得到的阈值范围相比于传统遗传算法更加稳定.
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关键词
云模型
遗传算法
图像分割
最大间类方差法
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Keywords
cloud model
genetic algorithms
image segmentation
OTSU
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于自适应几何阈值的SUSAN算法改进
被引量：3
- 3
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作者
陈万培
陈晓龙
范冠杰
代修波
王旻毅
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机构
扬州大学信息学院
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出处
《无线电工程》
2014年第2期26-29,共4页
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文摘
传统的SUSAN算法用于边缘检测时采用固定几何阈值来计算边缘响应,得到的边缘线会较粗,也会出现漏检的情况。为此,在传统SUSAN算法的基础上研究改进,提出结合最大间类方差法来获得自适应几何阈值,从而对原SUSAN边缘检测算法进行改进。每幅图片根据最大间类方差法自适应获得3个几何阈值,多重阈值将图像分割成若干区域,再对各区域点进行分类和合并来获取边缘点集。实验结果表明,该边缘检测算法能够提高原来SUSAN边缘检测的精度,检测到的边缘细窄平滑,并具有更好的抗噪性。
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关键词
图像处理
SUSAN算法
边缘检测
最大间类方差法
自适应几何阈值
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Keywords
image processing
SUSAN algorithm
edge detection
Otsu＇s method
adaptive geometric threshold
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于遗传变异的鸟群图像分割算法
被引量：2
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作者
吴军
王龙龙
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第4期1027-1032,共6页
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文摘
为避免鸟群算法在求取阈值时陷入早熟和局部优化,提出一种基于遗传变异的鸟群图像分割算法。在鸟群算法每一次迭代后加入遗传算法中的选择与变异,使算法加强在当前最优解附近的局部搜索能力,有效避免陷入局部最优解;针对噪声污染提出了"定位-中值-高斯平滑"滤波器对噪声污染图像进行预处理;将遗传算法、双种群遗传的算法、鸟群算法、遗传变异鸟群算法对图像进行分割的结果进行对比,以最大间类方差法(otsu)作为适合度函数。实验结果表明,遗传变异鸟群算法在寻找最优的解时的准确性和稳定性优于其它算法,对噪声有较强的鲁棒性。
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关键词
遗传算法
最大间类方差法
鸟群算法
灰度阈值
图像去噪
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Keywords
genetic algorithm
maximum class variance method
bird swarm algorithm
grayscale threshold
image denoising
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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