[发明专利]一种基于适度随机搜索行为的多阈值图像分割方法有效
| 申请号： | 201010227364.5 | 申请日： | 2010-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN101887584A | 公开（公告）日： | 2010-11-17 |
| 发明（设计）人： | 戴琼海;高浩 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100084 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于适度随机搜索行为的多阈值图像分割方法，包括如下步骤：建立多阈值分割的适应度函数并计算最佳分割阈值；根据最佳分割阈值，建立并初始化第一代粒子群；根据多阈值分割的适应度函数，计算每个粒子的适应度值，并计算每个粒子的个体最优位置以及所有粒子的全局最优位置；利用粒子群迭代公式更新所述每个粒子的速度和位置向量，更新每个粒子个体最优位置和所有粒子的全局最优位置；重复执行上述步骤直至满足粒子群迭代公式的迭代次数u＝Umax。本发明具有分割稳定性好、速度快，分割精度高的优点，大大提高了分割速度和精度，使得图像处理的后续工作成为可能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 适度 随机 搜索 行为 阈值 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于适度随机搜索行为的多阈值图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立多阈值分割的适应度函数并计算最佳分割阈值；S2：根据所述最佳分割阈值，建立并初始化第一代粒子群；S3：根据所述多阈值分割的适应度函数，计算每个粒子的适应度值，并计算每个粒子的个体最优位置以及所有粒子的全局最优位置；S4：利用粒子群迭代公式更新所述每个粒子的速度和位置向量，并更新所述每个粒子个体最优位置和所有粒子的全局最优位置；和S5：重复执行步骤S2至S4，直至满足所述粒子群迭代公式的迭代次数u＝Umax，Umax为所述粒子群迭代公式的最大迭代次数。
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