自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法及其在圖像分割中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、粒子群優(yōu)化算法是一種新近出現(xiàn)的啟發(fā)式全局優(yōu)化算法。由于算法的易實(shí)現(xiàn)性和高效性,因此受到了人們的廣泛關(guān)注。它已成為與遺傳算法、禁忌搜索算法以及模擬退火算法并行發(fā)展的一種全局優(yōu)化算法。該算法已經(jīng)成功的運(yùn)用到了很多函數(shù)優(yōu)化和工程技術(shù)領(lǐng)域,并取得了很好的效果。同時(shí),許多學(xué)者也發(fā)現(xiàn)了算法本身存在著一些不足之處。 圖像分割是很多高級(jí)圖像處理技術(shù)(如可視化、圖像壓縮、醫(yī)學(xué)圖像診斷等)的重要基礎(chǔ)工作。迄今為止,已經(jīng)有很多種不同的圖像分割方法提出

2、。閾值法因其實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單性而成為圖像分割領(lǐng)域的一種重要方法。但是對(duì)于復(fù)雜的實(shí)時(shí)圖像分割問(wèn)題,閾值法的高耗時(shí)性已經(jīng)成為該方法發(fā)展的一個(gè)障礙。因此,尋求一種高效的算法來(lái)解決基于閾值法的圖像分割問(wèn)題具有重要意義。 本文在前人工作的基礎(chǔ)上,對(duì)粒子群優(yōu)化算法及其在圖像分割中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。下面是對(duì)本文工作的一個(gè)概要: 第一部分分別對(duì)粒子群優(yōu)化算法和圖像分割方法的國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r以及相關(guān)的基本概念進(jìn)行了介紹,并闡述了本文的主要工作。

3、 在第二部分,為了提高粒子群算法的收斂速度同時(shí)增強(qiáng)算法的全局搜索能力,本文提出了一種自適應(yīng)的粒子群優(yōu)化算法,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的粒子群優(yōu)化算法引入了兩個(gè)自適應(yīng)加速因子。同時(shí)對(duì)粒子群優(yōu)化算法的權(quán)函數(shù)做了改進(jìn),當(dāng)算法陷入局部最優(yōu)值時(shí),采用了一種新的粒子更新方式。通過(guò)對(duì)不同的測(cè)試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)表明:自適應(yīng)的粒子群優(yōu)化算法顯著地提高了粒子群優(yōu)化算法的收斂速度和全局搜索能力。同時(shí),本文提出的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法被應(yīng)用于基于閾值法的圖像分割實(shí)驗(yàn)中,實(shí)驗(yàn)表

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