發(fā)布時間：2019-06-05 08:49

【摘要】：針對傳統(tǒng)魚群算法在處理圖像分割時收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)等問題,將云模型和人工魚群算法結(jié)合并有效地應(yīng)用到多閾值圖像分割中。改進后的算法使人工魚學習能力有所提高,同時滿足種群多樣性和收斂速度快的特點,避免局部最優(yōu)得到圖像分割的最佳閾值。仿真實驗表明,該算法能得到較穩(wěn)定、快速、清晰的圖像分割。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional fish swarm algorithm converges slowly and is easy to fall into local optimization when dealing with image segmentation, the cloud model and artificial fish swarm algorithm are combined and effectively applied to multi-threshold image segmentation. The improved algorithm improves the learning ability of artificial fish, satisfies the characteristics of population diversity and fast convergence speed, and avoids the local optimal threshold of image segmentation. Simulation results show that the algorithm can achieve stable, fast and clear image segmentation.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61172144)
【分類號】：TP391.41

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9 帥永e，

本文編號：2493401