混沌粒子群算法在机器人视觉图像分割中的应用研究  

Mechanical Robot Vision Image Segmentation Using Chaos-particle Swarm Optimization Algorithm

作　　者：张颖[1] 贺利乐[1] 罗政元[2] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学机电学院,西安710055 [2]西安交通大学电气工程学院,西安710049

出　　处：《机械科学与技术》2011年第4期605-608,共4页Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering

摘　　要：机器人双目立体视觉系统中图像分割是图像处理的关键。笔者以二维最大熵阈值图像分割方法作为理论基础,应用混沌粒子群算法对机器人视觉系统采集的图像信息进行分割,并以实验室现有的机器人双目立体视觉系统资源对算法进行可行性验证。同时通过与前人用其他方法的研究结果作比较,对比结果表明该方法更加有效的利用了图像的空间信息,缩短了算法运行时间,图像分割效果理想。The image segmentation of a robot binocular stereo vision system is the key issue in imaging processing.In this paper,the method of 2-D maximum entropy threshold image segmentation with chaos-particle swarm optimization algorithm is used to segment the images information collected by a robot vision system,and the algorithm is checked by a real robot binocular stereo vision system.The results show that more space information of an image is sufficiently used by the above method,and the running time is shortened by the algorithm.In addition,the image segmentation effect is better than other conventional methods.

关 键 词：混沌粒子群算法 熵 阈值 图像分割 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]