声学与电子工程
聲學與電子工程
성학여전자공정
ACOUSTICS AND ELECTRONICS ENGINEERING
2013年
1期
26-29
,共4页
群智能算法%全局人工鱼群算法%收敛速度%类间方差%图像分割
群智能算法%全跼人工魚群算法%收斂速度%類間方差%圖像分割
군지능산법%전국인공어군산법%수렴속도%류간방차%도상분할
针对传统类间方差算法中阈值选取效率低、鲁棒性差、分割精度低的问题,根据全局人工鱼群算法可以快速有效地捕捉到图像分割最优阈值,提出了一种基于全局人工鱼群算法的类间方差图像分割算法.该算法将全局人工鱼群算法用于类间方差的寻优过程中,对算法的收敛速度及其分割效果进行了仿真,并与遗传算法、基本人工鱼群算法进行比较,结果表明,该算法提高了收敛速度,改善了纹理信息的准确性,分割精度高、效果理想.
針對傳統類間方差算法中閾值選取效率低、魯棒性差、分割精度低的問題,根據全跼人工魚群算法可以快速有效地捕捉到圖像分割最優閾值,提齣瞭一種基于全跼人工魚群算法的類間方差圖像分割算法.該算法將全跼人工魚群算法用于類間方差的尋優過程中,對算法的收斂速度及其分割效果進行瞭倣真,併與遺傳算法、基本人工魚群算法進行比較,結果錶明,該算法提高瞭收斂速度,改善瞭紋理信息的準確性,分割精度高、效果理想.
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