包含：基本粒子群算法、带压缩因子、线性递减权重、自适应权重、随机权重、同步变化、二阶粒子群、混沌粒子群、基于模拟退火的粒子群算法等
2019-12-21 21:16:24
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图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种, 其中阈值方法优点比较突出, 但是采用阈值方法分
割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题, 将Geese- LDW- PSO 算法的位置更新公式作了改进, 即用
当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置, 并将之用于熵阈值图像分割中。仿真实验表明, 该算法可以快速稳定地获得一幅
图像的最佳分割阈值。仿真结果显示, 该方法对车牌分割具有较好的性能。
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2019-12-21 21:11:43
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