基于小波变异本质粒子群和模糊熵的图像分割
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP391.41

基金项目:

山东省自然科学基金资助项目(Z2006G06)


Image segmentation based on wavelet mutation bare bones particle swarm optimization and fuzzy entropy
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对本质粒子群(BBPSO)算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,提出了一种基于小波变异(WM)BBPSO(WMBBPSO)和模糊熵的图像分割算法,利用WMBBPSO搜索使图像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。通过与其它两种BBPSO算法的分割结果比较表明,该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。 更多还原

    Abstract:

    Bare bones particle swarm optimization(BBPSO) can not get good optimization performance because it is easy to get stuck into local optimum.Using wavelet mutation when no fitness improvement is observed,a new segmentation algorithm based on wavelet mutation BBPSO(WMBBPSO) and fuzzy entropy is proposed.The proposed algorithm uses WMBBPSO to explore fuzzy parameters of maximum fuzzy entropy,and the optimal fuzzy parameter combination is got,then the segmentation threshold is obtained.The experiment...

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张伟.基于小波变异本质粒子群和模糊熵的图像分割[J].光电子激光,2010,(8):

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码