检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004
出 处:《控制与决策》2007年第2期202-205,共4页Control and Decision
基 金:国家杰出青年基金项目(60525303);国家自然科学基金项目(60404022);河北省教育厅基金项目(2002209);燕山大学博士基金项目(B243)
摘 要:二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用.2-D Otsu method,which considers the gray information and spatial neighbor information between pixels in the image simultaneously,is an efficient image segmentation method.However,the computational burden of finding optimal threshold vector is very large for 2-D Otsu method.A optimization method,i.e.,particle swarm optimization(PSO),is used to find the best 2-D threshold vector,in which each particle represents a possible 2-D threshold vector and the best 2-D threshold is obtained through the cooperation among particles.Experimental results show that the proposed method can not only obtain ideal segmentation results but also decrease the computation cost reasonably,and it is suitable for real time application.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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