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基于多混沌PSO和Snake模型的图像分割算法
1
作者
陈超
袁春红
《黑龙江工业学院学报(综合版)》
2017年第9期45-49,共5页
针对分割图像目标是无法提取目标的真实边缘且实时性不佳,引入混沌系统改进的PSO(简化粒子群算法)提取出的目标边缘作为Snake模型分割的起始位置,优化能量函数后分割出精准目标.实验表明:对图像目标进行分割的时间减少且精准度也提高了。
关键词
多混沌粒子群
Sake模型
能量函数
图像分割
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职称材料
题名
基于多混沌PSO和Snake模型的图像分割算法
1
作者
陈超
袁春红
机构
内江师范学院数学与信息科学学院
中国邮政储蓄银行内江分行
出处
《黑龙江工业学院学报(综合版)》
2017年第9期45-49,共5页
基金
内江师范学院重点学科"计算数学"(编号:0430101)
科研项目"视频图像中的目标检测及跟踪"(编号:15JC09)资助
文摘
针对分割图像目标是无法提取目标的真实边缘且实时性不佳,引入混沌系统改进的PSO(简化粒子群算法)提取出的目标边缘作为Snake模型分割的起始位置,优化能量函数后分割出精准目标.实验表明:对图像目标进行分割的时间减少且精准度也提高了。
关键词
多混沌粒子群
Sake模型
能量函数
图像分割
Keywords
chaos PSO
Snake model
energy function
image segmentation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多混沌PSO和Snake模型的图像分割算法
陈超
袁春红
《黑龙江工业学院学报(综合版)》
2017
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