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基于Renyi熵与PSO算法的图像多级阈值分割
  • ISSN号:1000-7555
  • 期刊名称:《高分子材料科学与工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]湖南文理学院图形图像处理技术研究所,湖南常德415000
  • 相关基金:湖南省普通高校青年骨干教师培养对象资助项目(湘教通(2011)388号);湖南文理学院博士科研启动基金资助项目(107113101022).
中文摘要:

在图像阈值分割方法中,Renyi熵法因其显著效能而得到大量应用.为了更好地发挥Renyi熵在图像分割中的应用,提出把Renyi熵法扩展到图像多级阈值化问题.然而,由于计算时间复杂度上的高要求,很难把这种有效的技术推广到复杂图像多级阈值化问题.为减少本方法的计算时间,应用粒子群优化算法实施最佳阈值的搜索.实验结果表明,本方法能有效地对图像进行多级分割,并且显著降低计算时间.

英文摘要:

In image segmentation, Renyi-based thresholding method has obtained widely application because of its remarkable effectiveness. In order to develop the latent ability of Renyi-based method in image segmentation, the method was extended to multi-thresholding field. However, due to the time complexity, the Renyi entropy-based method was very difficult extended to multi-thresholding scenario straightly. To overcome this problem, a fast multi-thresholding method combined with the particle swarm optimization algorithm for complex image segmentation was proposed based on Renyi entropy. The experimental results show that the proposed method can reduce the computation time greatly, and obtain ideal segmentation result.

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期刊信息
  • 《高分子材料科学与工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国石油化工股份有限公司科技开发部 国家自然科学基金委员会化学科学部 高分子材料工程国家重点实验室 四川大学高分子研究所
  • 主编:王琪
  • 地址:四川大学(西区)高分子研究所
  • 邮编:610065
  • 邮箱:GFZCLBJB@163.com
  • 电话:028-85401653
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7555
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1293/O6
  • 邮发代号:62-67
  • 获奖情况:
  • 教育部1999年全国优秀期刊二等奖,1999年四川省优秀科技期刊一等奖,2000年四川省优秀期刊二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国高分子图书馆,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30425