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PSO算法的最大熵阈值图像分割
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。 专业论文,为广大做毕设同学提供资源
2019-12-21 21:11:43
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粒子群优化;
雁群;
线性递减惯性权重;
直方图;
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