【摘 要】
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针对采用二维OTSU分割图像依然存在的计算复杂、实时性差的问题，提出了一种蝙蝠粒子群（BAPSO）优化二维OTSU阈值的分割方法。利用蝙蝠算法在每个粒子周围产生多只蝙蝠，粒子群再去全局寻优，从而实现蝙蝠算法协助粒子群算法的寻优过程，可以在图像的二维阈值平面上搜索最优阈值，并且在二维阈值多峰空间中不易陷入局部极值，改善了直接用粒子群优化二维OTSU易陷入局部最优值、分割精度差的问题。蝙蝠粒子群分割得
【基金项目】
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国家科技部项目（14C26211300460）；
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针对采用二维OTSU分割图像依然存在的计算复杂、实时性差的问题，提出了一种蝙蝠粒子群（BAPSO）优化二维OTSU阈值的分割方法。利用蝙蝠算法在每个粒子周围产生多只蝙蝠，粒子群再去全局寻优，从而实现蝙蝠算法协助粒子群算法的寻优过程，可以在图像的二维阈值平面上搜索最优阈值，并且在二维阈值多峰空间中不易陷入局部极值，改善了直接用粒子群优化二维OTSU易陷入局部最优值、分割精度差的问题。蝙蝠粒子群分割得到的图像准确率较高，轮廓更加完整。具有良好的实时性和更高的精确性，方便了图像分割的应用。
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