【摘 要】
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传统的Otsu算法分割图像需要遍历图像的每一级灰度值，其计算复杂度会随着图像量化等级的增大而急剧增加。对此，提出一种新的自适应粒子群优化（APSO）算法应用于图像分割过程。APSO根据粒子适应度优劣，融入了一种新的用于调节粒子飞行速度的惯性权重方法，并构建了一种新的极值扰动方法，分别对粒子个体极值和全局最优极值进行扰动，避免粒子种群陷入局部最优区域。在一组陶瓷及标准图像的仿真测试表明：针对具有复杂
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ211331,GJJ211329）；
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传统的Otsu算法分割图像需要遍历图像的每一级灰度值，其计算复杂度会随着图像量化等级的增大而急剧增加。对此，提出一种新的自适应粒子群优化（APSO）算法应用于图像分割过程。APSO根据粒子适应度优劣，融入了一种新的用于调节粒子飞行速度的惯性权重方法，并构建了一种新的极值扰动方法，分别对粒子个体极值和全局最优极值进行扰动，避免粒子种群陷入局部最优区域。在一组陶瓷及标准图像的仿真测试表明：针对具有复杂纹理的陶瓷图像和标准测试图像，APSO应用于陶瓷图像的分割时间相比Otsu平均少215 ms，应用于标准测试图像的分割时间相比Otsu平均少82 ms,APSO算法能在较短时间内收敛至全局最优值，更好地分割出具有复杂纹理的陶瓷图像细节部分。
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