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基于粒子群算法的最大交叉熵的图像分割方法  
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【英文篇名】 Image Segmentation of Maximum Cross Entropy Based on Particle Swarm Optimization Algorithms
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【作者】 叶志伟; 张金平; 赖旭东;
【英文作者】 YE Zhi-wei et al(College of Computer; Hubei University of Technology; Wuhan; Hubei 430068);
【作者单位】 湖北工业大学计算机学院; 武汉大学遥感信息工程学院; 武汉大学遥感信息工程学院 湖北武汉; 湖北武汉;
【文献出处】 安徽农业科学 , Journal of Anhui Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2007年 23期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粒子群算法; 图像分割; 阈值选取; 交叉熵;
【英文关键词】 Particle swarm algorithms; Image segmentation; Thresholding selection; Cross entropy;
【摘要】 在论述了粒子群算法的基本原理和特点的基础上,将粒子群算法应用于最大交叉熵阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割。结果表明,在设定了合适的粒子群算法参数条件下,粒子群算法不仅可以实现正确地图像分割,而且大大提高了分割速度。
【英文摘要】 Maximum cross entropy could obtain good segmental result in the use of the image segmentation.But it needed a lot of computational time which limited its application.On the basis of discussing the elementary principles and features of PSO(Particle Swarm Optimization)algorithms,how to apply PSO algorithms in the selection of image thresholds was discussed and the detail procedures were described.The experimental results showed that the PSO not only realized the right image segmentation but also improved the ...
【基金】 地理空间信息工程国家测绘局重点实验室资助项目(200624)
【更新日期】 2007-09-18
【分类号】 S126
【正文快照】 数字图像处理技术在现代农业中得到了广泛应用,而图像分割是图像处理中最为重要的技术之一,也是进行图像分析和模式识别的基础。阈值法是图像分割中广泛使用的一项技术,它假定能根据一个或者几个灰度值将图像中的目标和背景分开[1]。薛景浩等人提出一种基于最大类间后验交叉熵?

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