基于群体智能算法的多级图像阈值分割技术的研究

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针对随着阈值数量增加,导致传统的多级阈值处理方法已不能满足实时应用的状况,在分析群体智能算法和模式搜索的机理后,提出了一种用于多级图像阈值的基于模式搜索策略的改进IPS算法,以提高群体智能算法在多阈值搜索中的综合性能。该策略是应用步长固定模式搜索算法,在每次迭代中对IPS算法获得的全局历史最优解进行轴向精细搜索,从而从众多次有解中找到最优阈值。仿真实验结果表明,改进IPS的算法不仅具有良好的全局探索和局部优化能力,而且在分别基于BCV方法和KE方法的多级阈值处理方面具有优越的综合性能。
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