Отрывок: According to the fitness value, the best N particles are selected from the initial particle swarm and rela- tive particle swarm as the new initial particle swarm for sub- sequent iteration updating. Moreover, the parameters of the algorithm including particle swarm size, learning factor and the maximum number of iterations are set. Fig. 2. The flow of the improved PSO algorithm (2) The fitness value of particle swarm is calculated. The individual and globa...
Название : Threshold image target segmentation technology based on intelligent algorithms
Авторы/Редакторы : Cai, Y.X.
Xu, Y.Y.
Zhang, T.R.
Li, D.D.
Ключевые слова : particle swarm optimization
thresholding
image segmentation
relative basis
Дата публикации : Фев-2020
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН
Библиографическое описание : Cai, Y.X. Threshold image target segmentation technology based on intelligent algorithms / Y.X. Cai, Y.Y. Xu, T.R. Zhang, D.D. Li // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 1. – С. 137-141. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-630.
Серия/номер : 44;1
Аннотация : This paper briefly introduces the optimal threshold calculation model and particle swarm optimization (PSO) algorithm for image segmentation and improves the PSO algorithm. Then the standard PSO algorithm and improved PSO algorithm were used in MATLAB software to make simulation analysis on image segmentation. The results show that the improved PSO algorithm converges faster and has higher fitness value; after the calculation of the two algorithms, it is found that the improved PSO algorithm is better in the subjective perspective, and the image obtained by the improved PSO segmentation has higher regional consistency and takes shorter time in the perspective of quantitative objective data. In conclusion, the improved PSO algorithm is effective in image segmentation.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-630
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Threshold-image-target-segmentation-technology-based-on-intelligent-algorithms-82872
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20200313\82872
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
440118.pdfОсновная статья1.04 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.