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【摘 要】
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Otsu算法分割图像时不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但计算量大和实时性差的缺点限制了其应用。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu分割方法。该方法以Otsu算法中的类间方差作为粒子群优化算法的适应度函数,以当前分割阈值作为粒子的当前位置,以阈值更新速度作为粒子的当前速度,以粒子最优适应值的改进量作为惯性权重,在灰度空间动态搜索使类间方差最大的阈值。实验结果表明:该方法能获得
【机 构】
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黄河科技学院信息工程学院,解放军信息工程大学电子技术学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2013年08期
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究重点项目（12B510018）, 郑州市嵌入式系统应用技术重点实验室（121PYFZX177）资助
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