基于慣性因子自適應粒子群和模糊熵的圖像分割

摘要:由于基本粒子群算法存在易陷入局部最優以及過早收斂的缺點，使得基于粒子群和模糊熵的圖像分割算法難以得到理想的分割效果。針對此問題，提出了一種基于慣性因子自適應粒子群和模糊熵的圖像分割算法，利用慣性因子自適應粒子群和高斯變異來搜索使模糊熵最大的參數值，得到模糊參數的最優組合，進而確定圖像的分割閾值。通過與其他兩種粒子群算法的分割結果進行比較，表明該算法取得了令人滿意的分割結果，算法運算時間較小，具有很好的魯棒性和自適應性。

關鍵詞:粒子群優化;高斯變異;模糊熵;圖像分割;閾值分割

中圖分類號:TP39141文獻標志碼:A

文章編號:10013695(2010)04156903

doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.04.0104