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文檔簡介
1、圖像分割是對圖像進(jìn)行一個預(yù)處理的過程，是圖像處理的關(guān)鍵步驟，其分割結(jié)果將直接影響后期圖像分析。傳統(tǒng)的圖像分割有邊緣檢測法、閾值分割法、區(qū)域分割法和聚類分割法。根據(jù)每個方法各自的優(yōu)勢和缺陷，對于不同的分割圖像我們可選擇不同的分割方法。因此圖像分割沒有統(tǒng)一的分割算法。隨著群智能算法在圖像分割中的廣泛應(yīng)用，圖像分割的效果得到了不同程度的改善。但是仍然存在分割結(jié)果單一，靈活度不強的問題。為了改善這一問題，本文將多目標(biāo)優(yōu)化算法思想引入圖像分割中。
2、
由于多目標(biāo)優(yōu)化算法存在解集分布性較差和高維目標(biāo)下收斂性不好的問題，本文在已有算法的基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（IMOPSO）算法。首先利用Kent映射的均勻遍歷性對種群進(jìn)行初始化，其次在運算過程中加入線性遞減的擾動系數(shù)并用混沌進(jìn)行擾動，最后用改進(jìn)的快速排序法構(gòu)造非支配解集。將算法時間的復(fù)雜度由O(MNlogN)降低到O(MN)。通過仿真實驗證明IMOPSO算法不論在解得收斂性還是解得分布均勻性上都優(yōu)于經(jīng)典的NSGA
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