河南农业大学学报

2020, v.54;No.220(04) 613-619

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基于量子粒子群优化的加权平均倒数熵阈值法参数选取
A weighted average reciprocal entropy thresholding method and its parameter selection based on quantum-behaved particle swarm optimization

林爱英;谷小青;李富强;贾树恒;袁超;

摘要(Abstract):

考虑到目标和背景对图像分割的不同影响,提出了一种对目标和背景类的倒数熵进行加权平均的阈值分割方法。同时,针对该方法中权重参数m的选取问题,给出一种利用量子粒子群优化算法自适应选取参数的优化策略,依据图像分割质量评价均匀性准则对权重参数m在(0,1)区间进行全局寻优,进而实现了加权平均倒数熵阈值分割方法的自动阈值选取。研究结果表明,该方法可获得比传统熵阈值法更好的分割效果。

关键词(KeyWords): 阈值分割;倒数熵;加权平均;自适应参数选取

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61703146);; 河南省科技攻关项目(162102210270);; 河南省高等学校重点科研项目(16A510018,15A510027)

作者(Author): 林爱英;谷小青;李富强;贾树恒;袁超;

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DOI: 10.16445/j.cnki.1000-2340.2020.04.008

参考文献(References):

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