基于蚁群智能和支持向量机的图像分割方法
Image segmentation based on ant colony intelligence and SVM作者机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410076
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2009年第30卷第2期
页 面：408-410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）]
摘 要：针对传统阈值法在图像分割时仅考虑像素的灰度信息,对噪声敏感且不易确定全局最优阈值的缺点,提出了基于蚁群智能和支持向量机的图像分割方法。该方法利用蚁群优化算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的最优点灰度—区域灰度均值对作为阈值来区分目标和背景,然后对支持向量机进行训练和测试,最后用训练好的支持向量机分割图像。实验结果表明,该方法抗噪能力强,分割准确,是一种实用有效的图像分割方法。
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