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  1. 基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割

  2. 讲述基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-28
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：dewlyee

  1. 蚁群算法图像分割

  2. 分享基于蚁群算法图像分割的matlab代码，亲测可用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-04
    • 文件大小：18kb
    • 提供者：shengtiancai

  1. 基于改进蚁群算法的图像分割

  2. 基于改进蚁群算法的图像分割，比传统蚁群算法更迅速，效果也好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-04
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：shengtiancai

  1. 基于蚁群算法的图像分割方法

  2. 基于蚁群算法的图像分割方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-02-15
    • 文件大小：676kb
    • 提供者：qq_30975673

  1. 基于蚁群算法分割图像

  2. 基于蚁群算法分割图像的matlab实现，可以运行，%参考文献："An Ant Colony Optimization Algorithm For Image Edge

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：qq_43126636

  1. 基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

  2. 为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题，提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先，该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心，作为FCM初始参数，克服FCM算法对初始聚类中心的敏感；其次，采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰，增强算法的鲁棒性；最后，用直方图特征空间优化FCM目标函数，对图像进行分割，减少运算量。实验结果表明，该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖，抗噪能力强，收敛速度快，分割精度高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：347kb
    • 提供者：weixin_38517095

  1. 结合蚁群和自动区域生长的彩色图像分割算法

  2. 为克服传统区域生长算法对初始种子像素选择以及生长顺序鲁棒性较差等缺点，提出了一种基于蚁群算法优化区域生长的彩色图像分割方法。首先，根据给定阈值，利用蚁群算法自动选取种子像素，然后，根据相邻距离di和相似度值d（Hi，Hj）的值选取生长及终止准则，最后利用数学形态学方法对分割结果进行优化。通过与JSEG和SRG算法比较发现，所提出的改进算法在分割准确性上具有明显优势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：444kb
    • 提供者：weixin_38624332

  1. 蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

  2. 提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：771kb
    • 提供者：weixin_38674616

  1. 基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法

  2. 基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：955kb
    • 提供者：weixin_38688352

  1. 基于量子蚁群算法的图像分割

  2. 基于量子蚁群算法的图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：391kb
    • 提供者：weixin_38539053

  1. 基于改进蚁群算法的图像分割算法

  2. 基于改进蚁群算法的图像分割算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：433kb
    • 提供者：weixin_38550137

  1. 基于量子空间的蚁群算法及应用

  2. 针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将量子进化算法与蚁群算法相融合的新算法。在该算法中,蚂蚁当前位置用量子比特的两个概率幅表示,与普通蚁群算法相比,个体数量相等时,新算法的搜索空间将加倍,同时用量子非门来实现变异操作,相比传统算法,在寻优过程中具有更好的种群多样性并有效克服了蚁群算法的早熟及停滞现象。将此算法用于图像分割,实验结果表明,该方法有效解决了蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,而且在分割速度和精度上得到了较大提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：87kb
    • 提供者：weixin_38674992