| 基于改进粒子群优化算法和模糊熵水下图像分割 |
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| 引用本文： | 李涛,唐旭东,庞永杰. 基于改进粒子群优化算法和模糊熵水下图像分割[J]. 海洋工程, 2010, 28(2) |
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| 作者姓名： | 李涛 唐旭东 庞永杰 |
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| 作者单位： | 1. 哈尔滨工程大学,水下机器人技术国防科技重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;驻哈尔滨地区舰船配套军事代表室,黑龙江,哈尔滨,150046
2. 哈尔滨工程大学,水下机器人技术国防科技重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，中国博士后科学基金，黑龙江省博士后启动基金，哈尔滨工程大学基础研究启动基金，水下智能机器人技术国防科技重点实验室开放课题研究基金 |
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| 摘 要： | 由于水下图像受到水下光照条件以及水质的一些特性影响,存在对比度低、灰度不均、目标边缘模糊等特点。传统基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是采用凸模糊集的隶属函数和穷举法存在计算复杂度高、时效性差等缺点。在传统模糊熵分割算法的基础上,重新定义了模糊熵,并根据最大熵原理,利用改进粒子群优化算法(PSO)来搜索分割阈值。通过水下图像处理试验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的;与传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性。
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| 关 键 词： | 水下图像 图像分割 模糊熵 改进粒子优化算法 |
Underwater image segmentation based on improved PSO and fuzzy entropy |
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| LI Tao,TANG Xu-dong,PANG Yong-jie. Underwater image segmentation based on improved PSO and fuzzy entropy[J]. The Ocean Engineering, 2010, 28(2) |
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| Authors: | LI Tao TANG Xu-dong PANG Yong-jie |
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