《一种基于改进的混沌粒子群的图像阈值分割方法》

技术简介：

本发明公开一种基于改进的混沌粒子群的图像阈值分割方法,包括：初始化粒子群体,计算粒子个体的适应度值,更新粒子的个体极值和粒子的全局极值；迭代更新粒子个体的位置和粒子个体的速度；计算粒子个体的阈值分割贡献度；根据粒子个体的阈值分割贡献度,筛选获得精英粒子；对精英粒子进行基于拟牛顿法加速的迭代混沌优化,对灰度图像进行阈值分割,获得最优适应度值；判断当前混沌迭代次数是否满足设定的最大混沌迭代次数或者混沌优化是否达到设定的精度,若当前混沌迭代次数满足设定的最大混沌迭代次数或者混沌优化达到设定的精度则将最优适应度值逆映射回粒子群集群中,计算粒子集群中所有粒子的适应度值,若满足设定的条件则输出最优解。

研发人员：高寅冲;郑剑锋;周海翔;王群;孙晓鹏