【摘 要】
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针对传统的图像分割方法计算量大、抗噪性弱等问题，将新型的智能仿生优化算法——人工鱼群算法（ArtificialFishSwarmAlgorithm，AFSA）小波变换有效地应用到图像分割中，并提出一种并
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,陕西省语音与图像信息处理重点实验室
【基金项目】
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陕西师范大学2011年勤助科研创新基金项目(No.QZZD11041);陕西省青年科技新星项目(No.2011kjxx17);陕西省重点实验室开放共享项目(No.SAIIP201202)
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针对传统的图像分割方法计算量大、抗噪性弱等问题，将新型的智能仿生优化算法——人工鱼群算法（ArtificialFishSwarmAlgorithm，AFSA）小波变换有效地应用到图像分割中，并提出一种并行的方法。采用合适的固定步长与自适应步长相结合的方法提高AFSA收敛速度，利用小波变换对小波系数进行阈值处理来提升图像信噪比。利用二维Otsu作为人工鱼群算法的适应度函数，以获得最优阈值。实验结果显示，该方法在分割质量和降噪方面较潘结等人提出的方法有明显提高。
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