基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割
针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.
图像分割、阈值选取、二维直方图、粒子群、火焰图像、最大类间方差、自适应搜索、最优阈值
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家青年科学基金60905054
2010-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
75-78,89
