基于NW小世界邻居的粒子群多阈值分割算法

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (3): 201-204.

基于NW小世界邻居的粒子群多阈值分割算法

陈自郁何中市张程

重庆大学计算机学院,重庆400044

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本文受国家863计划课题（2007AA012423）,重庆市自然科学基金（2007BB2134）,重庆大学研究生科技创新基金（200701Y1A0280214）资助.

CHEN Zi-yu ,HE Zhong-shi ,ZHANG Cheng （College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 针对多阈值分割问题，提出了一种新的多阈值分割算法。此算法采用相对类内方差代替传统Otsu算法中的绝对类内方差，改善了传统Otsu对小对象分割不理想的弱点；采用NW小世界模型作为粒子群优化的社会认知拓扑结构，具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度。实验结果显示此算法具有好的性能。

关键词: NW小世界模型粒子群优化多阈值分割类方差

Abstract: As for image multilevel thresholding, a novel algorithm was proposed. Adopting relative intra-class variance instead of absolute intra-elass variance, the algorithm improved the segmentation result for small objects with Otsu method. Introducing NW small

Key words: NW small world model, Particle swarm optimization （PSO）, Multilevel thresholding, Class variance

陈自郁何中市张程. 基于NW小世界邻居的粒子群多阈值分割算法[J]. 计算机科学, 2009, 36(3): 201-204. https://doi.org/

CHEN Zi-yu ,HE Zhong-shi ,ZHANG Cheng （College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China）. [J]. Computer Science, 2009, 36(3): 201-204. https://doi.org/

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