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]江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,无锡214122
出 处:《计算机系统应用》2014年第6期158-163,共6页Computer Systems & Applications
基 金:国家自然科学基金(61273131);江苏高校优势学科建设工程
摘 要:为了迅速准确的分割图像,通过对传统蜂群算法选择蜜源方式和缺陷蜜源的调整,提出了一种基于改进的人工蜂群算法分割二维Otsu图像的新方法.此方法把图像阈值由人工蜂群算法中的蜜蜂表示,通过引领蜂、侦查蜂和跟随蜂之间的信息共享和分工协作来求出最佳阈值,成功解决了传统二维Otsu图像分割计算量大、运行时间长的缺陷.实验结果表明,所提出的算法不仅能得到理想分割结果,而且分割速率快.In order to segment images exactly and quickly, based on the traditional adjustment of colony algorithm selection strategy and defect honey, a new method based on a improved Artificial Bee Colony algorithm segmenting two dimensional Otsu images is proposed. This method looked on the image threshold value as artificial colony algorithm of the bees. The best threshold is approached in parallel via the division of labor, cooperation and information sharing of employed bees, onlookers and scouts. Effectively solved the problem of the traditional two dimensional Otsu image segmentation calculation defects, long operation time. Experimental results show that the proposed algorithm not only can get the ideal segmentation results, but only improved the segmentation speed.
关 键 词:人工蜂群算法(ABC) 图像分割 二维OTSU方法
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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