基于分数阶粒子群的Otsu图像分割算法
Image segmentation algorithm based on Otsu optimized by fractional-order particle swarm optimization作者机构：宁夏大学物理与电子电气工程学院宁夏银川750021 宁夏大学研究生院宁夏银川750021
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2017年第38卷第12期
页 面：3284-3290页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：宁夏高校科学研究基金项目(NGY2016015) 宁夏自然科学基金项目(NZ1609) 宁夏环境保护厅科学技术研究基金项目(2012005) 宁夏大学2016年研究生创新基金项目(GIP201605)
主 题：最大类间方差 分数阶粒子群 适应度函数 进化因子 自适应
摘 要：为避免传统粒子群优化算法陷入局部最优,提出基于分数阶粒子群优化的Otsu图像阈值分割(ImFpsoOtsu)算法。采用基于灰度级-梯度二维直方图算法,以Otsu算法的最大类间方差为适应度函数;通过引入粒子进化因子,利用粒子的状态信息自适应更改分数阶次α,通过速度增量为零来更新粒子速度、位置值;结合传统粒子群粒子更新公式,采用粒子对称分布的改进粒子群算法获取最佳阈值,将目标从图像中分割出来。实验结果表明,所提算法保证了图像的分割效果,有效提升了算法的收敛速度。
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