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时间:2018-08-06
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1、基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计目录第一章绪论41.1研究的背景和意义41.2粒子群优化算法的研究和应用现状51.2.1粒子群算法的研究方向51.2.2粒子群算法的应用现状61.3图像分割方法概述71.3.1区域生长和分裂合并法81.3.2分水岭法81.3.3阈值法81.3.4边缘检测法81.4研究内容与章节安排9第二章图像分割方法92.1阈值法92.1.1最佳熵阈值法102.1.2最大类间方差法(Otsu)102.1.3粒子群优化算法(PSO)112.2基于边缘检测的图像分割13第三章基于粒子群优化算法的图像分割系统设计133.1环境配置133.2
2、系统模块183.2.1界面设置183.2.2算法部分代码21第四章实验仿真304.1基于阈值的图像分割程序及结果分析304.2基于边缘检测的图像分割方法的仿真结果及分析33第五章总结与展望37致谢38参考文献3942基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计中文摘要本文通过对粒子群优化算法的研究,采用Java编程,设计出一套用于图像分割的系统。基于粒子群优化算法的图像分割系统,可以将一幅给定的图像进行分割,然后将分割结果保存。图像分割的目的是将感兴趣的区域从图像中分割出来,从而为计算机视觉的后续处理提供依据。图像分割的方法
3、有多种,阈值法因其实现简单而成为一种有效的图像分割方法。而粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短寻找阈值的时间。因此,基于粒子群优化算法的图像分割以粒子群优化算法为寻优工具,建立具有自适应和鲁棒性的分割方法。从而可以在最短的时间内,准确地确定分割阈值。关键词:粒子群优化(PSO),图像分割,阈值法,鲁棒性42基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计AbstractThispaperbasedontheparticleswarmoptimizationalgorithm,designsasetof
4、systemforimagesegmentationusingJavaprogramming.Imagesegmentationsystembasedonparticleswarmoptimizationalgorithm,theimagecanbeagivensegmentation,andthenthesegmentationresultswouldbesaved.Imagesegmentationisthepurposeoftheinterestedareafromtheimage,thusprovidingthebasisforthesubsequ
5、entprocessingofcomputervision.Therearemanymethodsofimagesegmentation,thresholdmethodsinceitssimplerealization,becomesakindofeffectivemethodinimagesegmentation.Particleswarmoptimization(PSO)algorithmisastochasticglobaloptimizationtechnique;itfindsoptimalregionsofcomplexsearchspaces
6、forthresholdtimeshortenedthroughtheinteractionbetweenparticles.Therefore,particleswarmoptimizationalgorithmofimagesegmentationbasedonparticleswarmoptimizationalgorithmbasedonoptimizationtools;establishsegmentationmethodwithadaptiveandrobust.Therefore,itispossibleforusintheshortest
7、possibletimetoaccuratelydeterminethesegmentationthreshold.Keywords:PSO,imagesegmentation,thresholdmethod,robust.42基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计第一章绪论1.1研究的背景和意义随着计算机信息技术的不断向前发展,人们越来越多地利用计算机来获取和处理视觉图像信息。据统计,人类从外界获取的信息中有80%是来源于视觉或者说是图像信息,这包括图形、图像、视频、数据、文本等。作为人类最有效的交流方式和信息获取,图像也因其所含的信息量大且表现直观而在
8、多媒体技术中占据了重要地位。所谓图像处理,就是对图像信息进行处理来
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